RLAMA：开源的本地文档问答工具，可高效管理和检索文档

RLAMA是什么？

RLAMA是一个由 DonTizi 开发的开源工具，用于创建、管理和与基于文档的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统进行交互。RLAMA通过连接到本地的Ollama模型，为用户提供强大的文档问答功能。

RLAMA主要功能

创建RAG系统：通过指定文件夹路径，RLAMA可以对文件夹中的文档进行索引，并创建一个RAG系统。

交互式问答：用户可以通过命令行与RAG系统进行交互，提出问题并获取基于文档内容的答案。

管理RAG系统：用户可以列出所有已创建的RAG系统，或者删除不再需要的系统。

更新与版本管理：RLAMA支持通过命令行更新到最新版本，并显示当前版本信息。

RLAMA技术栈

核心语言：Go，因其高性能、跨平台兼容性和单二进制分发特性。

命令行框架：Cobra，用于构建命令行界面。

LLM集成：通过Ollama API实现嵌入和补全功能。

存储：基于本地文件系统（JSON文件）的存储，简单且便于移植。

向量搜索：自定义实现余弦相似度算法，用于嵌入检索。

RLAMA的应用场景

技术团队的文档管理：帮助团队成员快速找到所需的代码示例或解决方案。

研究人员的知识检索：快速定位关键内容。

个人知识管理：作为强大的知识库工具，帮助个人用户快速找到所需内容。

RLAMA安装使用

1、安装：通过终端运行以下命令即可：

2、使用：用户可以通过简单的命令行指令创建、管理和使用RAG系统。

RLAMA优势

数据安全：所有数据都在本地处理，不用担心隐私泄露。

高效问答：通过强大的语言模型，快速理解问题并提供相关答案。

简单易用：安装和使用简单，适合新手。

开源项目：可以根据需求进行定制，参与社区开发。

RLAMA支持的文档格式

文本文件（如.txt、.md、.html、.json等）

编程语言文件（如.go、.py、.js等）

文档文件（如.pdf、.docx、.pptx等）

GitHub仓库地址：https://github.com/dontizi/rlama

RLAMA官网：https://rlama.dev/