kollektiv是一个检索增强生成 (RAG) 系统,其设计目的只有一个 - 让您可以轻松地与您最喜欢的文档(主要是库、框架、工具)聊天。
该项目旨在让法学硕士只需点击两次即可获取最新的知识,这样您在与最好的法学硕士合作时就不必担心错误的回复、幻觉或不准确的情况。
这个项目的诞生源于个人渴望——每当我最喜欢的库出现新功能时,我知道我不能依赖法学硕士来帮助我构建它——因为它根本不知道它!
根本原因- 法学硕士无法访问最新的文档或私人知识,因为他们接受的培训是基于一组很久以前(有时超过一年前)积累的数据。
影响- 答案出现幻觉,信息不准确、不正确或过时,这直接降低了法学硕士的生产力和实用性
但还有更好的方法...
如果法学硕士可以利用有关您正在构建的库、工具和框架的最新信息来源,会怎么样?
想象一下您的法学硕士可以智能地决定何时需要检查文档来源并始终提供准确的答复?
来认识一下kollektiv -> 一款开源 RAG 应用程序,它可以轻松帮助您:
请注意,这是 v.0.1.6,系统的可靠性可以表征如下:
因此,如果您遇到问题,请告诉我,我会尽力解决它们。
克隆存储库:
git clone https://github.com/alexander-zuev/kollektiv.git
cd kollektiv
设置环境变量:在项目根目录中创建一个.env
文件,其中包含以下内容:
FIRECRAWL_API_KEY= " your_firecrawl_api_key "
OPENAI_API_KEY= " your_openai_api_key "
ANTHROPIC_API_KEY= " your_anthropic_api_key "
COHERE_API_KEY= " your_cohere_api_key "
安装依赖项:
poetry install
运行应用程序:
poetry run kollektiv
启动应用程序:
# Run both API and Chainlit UI
poetry run kollektiv
# Or run only Chainlit UI
chainlit run main.py
添加文档:
@docs add https://your-docs-url.com
系统将引导您完成:
管理文档:
@docs list # List all documents
@docs remove [ID] # Remove a document
@help # Show all commands
与文档聊天:只需用自然语言提问即可。该系统将:
/
开头如需简要路线图,请查看项目 wiki 页面。
目前使用ragas
库进行评估。评估的关键部分有 2 个:
kollektiv根据 Apache License 2.0 的修改版本获得许可。虽然它允许出于非商业目的免费使用、修改和分发,但任何商业用途都需要版权所有者的明确许可。
请参阅许可证文件以获取完整的许可证文本和附加条件。
该项目已从OmniClaude更名为kollektiv :
如果您对重命名有任何疑问,请随时与我们联系。
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