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SimpleRAG是一款基于WPF与Semantic Kernel的RAG应用,支持OpenAI兼容的AI聊天与文本嵌入模型,演示了RAG技术在提升回答质量上的作用。可通过GitHub获取源码,配置所需模型API密钥后,在VS2022中以.NET 8环境编译运行。应用内置Sqlite数据库存储向量数据,便于离线使用与自定义扩展。如感兴趣,请支持并反馈使用体验。
AvaloniaChat是一款基于大语言模型的翻译工具,旨在辅助阅读英文文献时对照翻译。它利用Avalonia UI框架和Semantic Kernel技术实现双语显示,方便用户边读边译。软件开源免费,用户只需配置API密钥即可启动翻译功能。支持多种模型选择,如免费的Qwen/Qwen2-7B-Instruct,亦可升级至更强大的Qwen/Qwen2-72B-Instruct以获得更高质量的翻译效果。适用于希望提高阅读效率和理解深度的用户。[GitHub项目地址](https://github.com/Ming-jiayou/AvaloniaChat)
本文介绍了使用不同模型和平台体验GraphRAG的过程。首先通过OpenAI的GPT-4O Mini模型对沈从文的《边城》进行了分析,展示了如何安装GraphRAG并配置参数,最终实现了对文本的有效查询。随后,文章探讨了在国内环境下使用SiliconCloud作为替代方案的可能性,以《三国演义》为例,演示了使用SiliconCloud模型进行相同操作的步骤。此外,还讨论了使用本地模型如Ollama和LM Studio的可能性,尽管受限于硬件条件未能实际运行。最后,提出了混合使用在线对话模型API与本地或在线嵌入模型的方法,并列举了一些能够使GraphRAG流程跑通的大模型。
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