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MCP Server Ragdocs
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什么是RAG文档助手?
RAG文档助手是一个基于向量搜索的文档增强工具,它通过分析和存储文档内容,使AI助手能够更准确地理解用户需求并提供上下文相关的回答。如何使用RAG文档助手?
用户可以通过简单的命令添加文档、执行搜索以及清除队列。助手会自动处理文档索引并返回相关结果。适用场景
适用于需要增强文档搜索能力的企业、开发者社区及个人用户。特别适合构建知识库驱动的应用程序。主要功能
文档搜索支持自然语言查询,快速定位所需文档片段。
文档来源列表查看已存储的所有文档及其元信息。
URL提取自动提取网页中的链接并加入处理队列。
移除文档删除不需要的文档来源。
队列管理监控和管理待处理的文档任务。
优势与局限性
优势
提升AI助手的上下文感知能力
支持多种文档源集成
高效的向量搜索算法
局限性
依赖外部服务(如Qdrant)
初始设置可能复杂
如何使用
安装环境变量配置必要的环境变量,例如Qdrant URL和API密钥。
启动服务器运行MCP服务器以开始处理文档。
添加文档将新文档添加到系统中进行索引。
使用案例
案例1:搜索文档用户输入查询词以获取相关文档片段。
案例2:批量处理文档一次性处理多个文档并生成索引。
常见问题
1
如何安装Ollama模型?首先安装Ollama工具,然后下载所需的嵌入模型(如nomic-embed-text)。最后验证安装是否成功。
2
如何清除文档队列?调用clear_queue()命令即可清空所有待处理任务。
相关资源
GitHub仓库项目源码和文档
官方文档详细的使用说明和API参考
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