Mcprag
使用开源嵌入模型、向量数据库和Gemini大语言模型构建的RAG系统,支持本地文档处理与动态更新索引。
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8.9K

什么是mcpRAG?

mcpRAG是一个完全开源的检索增强生成(RAG)系统,允许用户使用自己的文本文档构建知识库。系统通过智能检索相关文档片段来增强大型语言模型的生成能力。

如何使用mcpRAG?

只需将您的文本文档放入指定文件夹,系统会自动处理文档分块、生成嵌入并构建索引。查询时,系统会找到最相关的文档片段并生成精准回答。

适用场景

非常适合企业知识库问答、学术研究辅助、技术支持文档查询等需要基于特定文档内容生成答案的场景。

主要功能

开源技术栈
完全使用开源组件构建,包括Nomic嵌入模型、FAISS向量数据库和Gemini LLM
本地化处理
所有数据处理和查询都在本地完成,确保数据隐私和安全
动态更新
支持随时添加新文档并更新索引,无需重新构建整个系统
结构化存储
文档分块信息以JSON格式存储,包含文件名、块ID和文本内容,便于追踪来源
优势
完全开源,无供应商锁定风险
本地运行确保数据隐私
支持增量更新文档库
清晰的文档来源追踪
局限性
需要本地计算资源运行
初始索引构建时间较长
仅支持文本文档处理
需要基础技术知识进行部署

如何使用

准备文档
将所有文本文档放入指定的input文件夹中,支持.txt格式
构建索引
运行索引构建脚本,系统会自动分块文档并生成嵌入
查询系统
使用查询脚本提出问题,系统会返回基于文档的答案
更新索引
添加新文档后,运行更新脚本将新内容合并到现有索引

使用案例

企业政策查询
HR部门使用系统快速回答员工关于休假政策和报销流程的问题
技术文档检索
开发团队查询API文档和技术规范

常见问题

系统支持哪些文档格式?
需要多少计算资源?
如何保证答案准确性?

相关资源

Nomic嵌入模型文档
Nomic嵌入模型的官方文档
FAISS GitHub仓库
FAISS向量数据库的源代码和文档
Gemini API文档
Gemini语言模型的API使用指南

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

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