ollama cherry studio rag 集成

### 集成概述 为了实现Ollama Cherry Studio与RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架的有效集成，需考虑两者的技术特点并设计合理的架构方案。此过程涉及到多个组件之间的协同工作，包括但不限于数据索引、查询处理以及响应生成。 #### 数据准备与预处理 在开始之前，确保拥有结构化良好的文档集合作为外部知识源。这些资料可以是PDF文件、网页抓取的内容或是数据库记录等形式。对于非结构化的文本资源，建议先通过自然语言处理工具进行清洗和标注，以便后续更高效地被检索系统理解和利用[^1]。 ```python import os from langchain.document_loaders import DirectoryLoader, TextLoader from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter def prepare_documents(directory_path): loader = DirectoryLoader(directory_path, glob="*.txt", loader_cls=TextLoader) documents = loader.load() text_splitter = CharacterTextSplitter(separator="\n\n", chunk_size=1000, chunk_overlap=200) docs = text_splitter.split_documents(documents) return docs ``` #### 构建向量存储库 采用合适的向量化方法将上述经过预处理后的文本片段转化为数值表示形式，并存入专门设计用于快速近似最近邻搜索的数据结构中——即所谓的“向量数据库”。这一步骤至关重要，因为它直接影响着后期检索效率及准确性[^3]。 ```python from langchain.vectorstores.faiss import FAISS from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings embeddings = OpenAIEmbeddings() vector_store = FAISS.from_texts([doc.page_content for doc in docs], embeddings) faiss_index_path = "faiss.index" if not os.path.exists(faiss_index_path): vector_store.save_local(faiss_index_path) else: vector_store = FAISS.load_local(faiss_index_path, embeddings) ``` #### 整合Cherry Studio 和 Ollama 安装配置好所需的依赖项之后，在应用程序层面建立连接逻辑，使得当用户发起请求时能够触发一系列操作：首先调用内置或第三方API执行语义匹配查找最相似的知识条目；接着把这些信息传递给大型语言模型(LLM)，由其负责综合分析给出最终答案；最后经由即时通讯插件返回至前端展示给使用者查看[^2]。 ```python from ollama.cherrystudio import ChatBot chatbot = ChatBot(model_name='ollama_cherry_studio') query = input("请输入您的问题:") search_results = vector_store.similarity_search(query=query, k=5) context = "\n".join([result.page_content for result in search_results]) response = chatbot.generate(prompt=f"根据以下背景信息回答:\n{context}\n问题是:{query}") print(response['choices'][0]['text']) ```