从零开始,教我在WINDOWS11下部署使用RAGFLOW建立个人知识库
时间: 2024-10-14 08:04:58 浏览: 22
在Windows 11上部署和使用RAGFlow(Rationale-Aware Generative Pre-trained Transformer)建立个人知识库需要几个步骤:
1. **安装环境**:
- 安装Python 3.6+,因为RAGFlow通常依赖于较旧版本的PyTorch。
- 安装必要的库:Anaconda Python发行版是个好选择,它包含了大多数科学计算库,如pip install torch torchvision ragflow
2. **下载RAGFlow库**:
使用命令行(PowerShell或CMD),运行 `pip install git+https://github.com/huggingface/rag-tokenizer.git` 和 `pip install ragflow`
3. **数据准备**:
- 准备一个文本格式的数据集,包含问题和对应的答案。可以创建一个`.txt`文件,每行一个问题及其对应的知识。
4. **训练模型**:
- 下载预训练的RAG模型权重,例如`facebook/rag-tokenizer`和`facebook/rag-tokenizer-wiki`。
- 使用`ragflow.train.py`脚本,将数据集路径、模型配置和参数传入。示例命令:
```
python train.py --data_path data.txt --model_name_or_path facebook/rag-tokenizer --config_name config.yaml --output_dir output
```
5. **推理与查询**:
- 训练完成后,在`output`目录下会有模型文件。你可以使用`ragflow.infer.py`来查询新问题:
```
python infer.py --model_name_or_path output/model --query "我的问题"
```
6. **整合到系统**:
- 可能需要编写一个小程序或者使用GUI工具将这个查询功能集成到Windows 11的任务栏或快捷启动里,以便随时访问。
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