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标题: Verba：终极 RAG 引擎 - 语义搜索、嵌入、矢量搜索等！ [打印本页]
作者: 链载Ai    时间: 2 小时前
标题: Verba：终极 RAG 引擎 - 语义搜索、嵌入、矢量搜索等！
Aitrainee | 公众号：AI进修生

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1em;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(80, 80, 80);">?在本文中，我们将深入探讨 Verba，这是一款革命性的开源 rag 引擎。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);padding-left: 0.5em;padding-right: 0.5em;">使用 Verba，通过简单的几步操作，您可以轻松探索您的数据集并提取见解，无论是在本地使用 HuggingFace 和 Ollama，还是通过 OpenAI、Cohere 和 Google 等LLM提供商进行操作。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);padding-left: 0.5em;padding-right: 0.5em;">

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);padding-left: 0.5em;padding-right: 0.5em;">

pipinstallgoldenverba

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.1em;font-weight: bold;margin-top: 2em;margin-right: 8px;margin-bottom: 0.75em;padding-left: 0.5em;border-left: 3px solid rgb(0, 152, 116);color: rgb(63, 63, 63);padding-right: 0.5em;">什么是 Verba？

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);padding-left: 0.5em;padding-right: 0.5em;">Verba 是一个完全可定制的个人助手，用于查询和与您的数据交互，无论是在本地还是通过云部署。解决文档中的问题，交叉引用多个数据点，或从现有知识库中获取见解。Verba 结合了最先进的 RAG 技术与 Weaviate 的上下文感知数据库。根据您的个人使用情况，在不同的 RAG 框架、数据类型、分块与检索技术以及 LLM 提供商之间进行选择。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.2em;font-weight: bold;display: table;margin: 4em auto 2em;padding-right: 0.5em;padding-left: 0.5em;background: rgb(0, 152, 116);color: rgb(255, 255, 255);">功能列表

? 模型支持实现情况描述
Ollama（如Llama3）✅由 Ollama 提供的本地嵌入和生成模型
HuggingFace（如MiniLMEmbedder）✅由 HuggingFace 提供的本地嵌入模型
Cohere（如Command R+）✅由 Cohere 提供的嵌入和生成模型
Google（如Gemini）✅由 Google 提供的嵌入和生成模型
OpenAI（如GPT4）✅由 OpenAI 提供的嵌入和生成模型
? 数据支持实现情况描述
PDF 导入✅将 PDF 导入 Verba
CSV/XLSX 导入✅将表格数据导入 Verba
多模态计划中 ⏱️将多模态数据导入 Verba
UnstructuredIO✅通过 Unstructured 导入数据
✨ RAG 功能实现情况描述
混合搜索✅语义搜索与关键词搜索相结合
语义缓存✅基于语义意义保存和检索结果
自动补全建议✅Verba 提供自动补全建议
过滤计划中 ⏱️执行 RAG 之前应用过滤器（如文档、文档类型等）
高级查询计划中 ⏱️基于 LLM 评估的任务委派
重新排名计划中 ⏱️基于上下文重新排名结果以改进结果
RAG 评估计划中 ⏱️用于评估 RAG 管道的界面
可自定义元数据计划中 ⏱️对元数据的自由控制
? 额外功能实现情况描述
Docker 支持✅Verba 可通过 Docker 部署
可定制前端✅Verba 的前端完全可定制
? RAG 库实现情况描述
Haystack计划中 ⏱️实现 Haystack RAG 管道
LlamaIndex计划中 ⏱️实现 LlamaIndex RAG 管道
LangChain计划中 ⏱️实现 LangChain RAG 管道
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;border-left: none;padding: 1em 0.5em;border-radius: 8px;color: rgba(0, 0, 0, 0.5);background: rgb(247, 247, 247);margin: 2em 8px;">

缺少什么内容？欢迎创建新问题或讨论您的想法！


ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.2em;font-weight: bold;display: table;margin: 2em auto 1em;padding-right: 0.5em;padding-left: 0.5em;border-bottom: 2px solid rgb(0, 152, 116);color: rgb(63, 63, 63);">Verba入门指南

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);padding-left: 0.5em;padding-right: 0.5em;">您有三种部署 Verba 的选项：

pipinstallgoldenverba
gitclonehttps://github.com/weaviate/Verba

pipinstall-e.

前提条件：如果您不使用 Docker，请确保您的系统上安装了Python >=3.10.0。

如果您不熟悉 Python 和虚拟环境，请阅读python 教程指南。

API密钥

在启动 Verba 之前，您需要根据所选技术配置对各组件的访问，例如通过.env文件配置 OpenAI、Cohere 和 HuggingFace 的访问权限。在您要启动 Verba 的目录中创建此.env文件。您可以在goldenverba目录中找到.env.example文件。

请确保仅设置您打算使用的环境变量，缺少或不正确的环境变量值可能会导致错误。

以下是您可能需要的 API 密钥和变量的综合列表：

环境变量值描述
WEAVIATE_URL_VERBA您的 Weaviate 集群的 URL连接到您的WCS集群
WEAVIATE_API_KEY_VERBA您的 Weaviate 集群的 API 凭证连接到您的WCS集群
OPENAI_API_KEY您的 API 密钥获取对OpenAI模型的访问权限
OPENAI_BASE_URLOpenAI 实例的 URL模型
COHERE_API_KEY您的 API 密钥获取对Cohere模型的访问权限
OLLAMA_URL您的 Ollama 实例的 URL（例如：http://localhost:11434 ）获取对Ollama模型的访问权限
OLLAMA_MODEL模型名称（例如：llama）获取对特定Ollama模型的访问权限
UNSTRUCTURED_API_KEY您的 API 密钥获取对Unstructured数据导入的访问权限
UNSTRUCTURED_API_URLUnstructured 实例的 URL获取对 [Unstructured](https

://docs.unstructured.io/welcome) 数据导入的访问权限 | | HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN | 您的 API 密钥 | 获取对HuggingFace模型的访问权限 | | HUGGINGFACEHUB_BASE_URL | HuggingFace 实例的 URL（例如：https://api-inference.huggingface.co/）| 获取对特定HuggingFace模型的访问权限 | | GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS | JSON 文件路径或直接的 JSON 字符串（例如：JSON 字符串） | 获取对Google模型的访问权限 |

如何通过pip部署

在安装了Python >=3.10.0的系统上执行以下步骤：

  1. 1.安装goldenverba包：

pipinstallgoldenverba

  1. 1.在 Verba 项目目录中创建.env文件。您可以使用示例文件.env.example来设置环境变量。最少需要设置以下环境变量：

OPENAI_API_KEY=您在OpenAI注册的API密钥

  1. 1.启动 Verba：

verba

如何从源码构建

在安装了Python >=3.10.0的系统上执行以下步骤：

  1. 1.克隆 Verba 仓库并导航到该目录：

gitclonehttps://github.com/weaviate/Verba

cdVerba

  1. 1.安装goldenverba包：

pipinstall-e.

  1. 1.在 Verba 项目目录中创建.env文件。您可以使用示例文件.env.example来设置环境变量。最少需要设置以下环境变量：

OPENAI_API_KEY=您在OpenAI注册的API密钥

  1. 1.启动 Verba：

verba

如何通过Docker安装Verba

在安装了 Docker 的系统上执行以下步骤：

  1. 1.在 Verba 项目目录中创建.env文件。您可以使用示例文件.env.example来设置环境变量。最少需要设置以下环境变量：

OPENAI_API_KEY=您在OpenAI注册的API密钥

  1. 1.运行 Docker 容器：

dockerrun--rm-it--env-file.envgoldenverba

您可以通过docker-compose文件来简化此过程。请参考docker-compose 示例文件。

? Verba演练

在成功安装 Verba 后，您可以通过以下步骤快速开始：

  1. 1.访问 Verba 的 web 界面，默认为 http://localhost:8080。



  3. 2.导入您的数据，例如上传一个 PDF 文件或 CSV 文件。




  6. 3.开始查询您的数据，通过 Verba 的检索增强生成技术获取见解。


您可以参考快速开始视频了解更多。

? 已知问题

参考链接：
[1]https://github.com/weaviate/Verba






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