开源RAG UI：构建清晰、强大且易于定制的用户界面体验

kotaemon：一个开源的干净且可定制的RAG UI，用于构建和定制自己的文档问答系统。既考虑了最终用户的需求，也考虑了开发者的需求。

kotaemon为想要在他们的文档上进行问答（QA）的最终用户，以及想要构建自己的RAG流程的开发者提供了一个功能性的RAG UI。

+----------------------------------------------------------------------------+```| 最终用户：使用`kotaemon`构建的应用程序的用户。|```| （您使用的应用程序类似于上面的演示示例）                                |``|     +----------------------------------------------------------------+     |```|     | 开发者：使用`kotaemon`构建应用程序的人。|     |````|     | （您的项目中某处有`import kotaemon`）                            |     |```|     |     +----------------------------------------------------+     |     |```|     |     | 贡献者：使`kotaemon`变得更好的人。|     |```|     |     | （您向这个代码库提交了PR）                               |     |     |``|     |     +----------------------------------------------------+     |     |``|     +----------------------------------------------------------------+     |``+----------------------------------------------------------------------------+

RAG UI特点（GraphRAG、Agent、多模态等）

自托管文档问答（RAG）Web UI：允许用户自己托管文档问答界面。

支持多用户登录：可以组织私人或公共文件集合，支持协作和分享。

组织LLM和嵌入模型：支持本地LLM和流行的API提供商，如OpenAI、Azure、Ollama、Groq等。

混合RAG管道：提供混合（全文和向量）检索器和重新排名，以确保最佳的检索质量。

多模态问答支持：支持在包含图表和表格的多个文档上进行问答，并支持多模态文档解析。

高级引用与文档预览：系统默认提供详细的引用以确保LLM答案的正确性，可以在浏览器内的PDF查看器中查看引用（包括相关分数）并高亮显示。

支持复杂推理方法：使用问题分解来回答复杂或多跳问题，支持基于Agent的推理，如ReAct、ReWOO和其他代理。

可配置的设置UI：可以在UI上调整检索和生成过程中的大多数重要方面（包括提示）。

可扩展性：基于Gradio构建，用户可以自由定制或添加任何UI元素。同时，旨在支持多种文档索引和检索策略，提供了GraphRAG索引管道作为示例。

RAG UI操作指南（提供体验Demo）

chat部分

file部分：file collection、GraphRAG collection

resources部分：index（索引）、llm（大模型）、embedding（向量）

settings：retrieval（检索）、reasoning（推理）

项目代码：https://github.com/Cinnamon/kotaemon``demo体验：https://huggingface.co/spaces/taprosoft/kotaemon

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。