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RLAMA

一个强大的本地文档问答工具，连接到你的本地Ollama模型，用于创建和管理RAG系统。

RLAMA是一个本地文档问答工具，通过连接本地Ollama模型，为用户提供文档索引、查询和交互功能。它支持多种文档格式，确保数据完全在本地处理，保障隐私安全。该工具主要面向开发者和技术用户，旨在提高文档管理和知识检索的效率，尤其适用于处理敏感文档和私有知识库。目前产品为开源免费版本，未来可能会有更多功能扩展。

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RLAMA简介概述

需求人群：

"RLAMA主要面向开发者和技术用户，尤其是那些需要处理敏感文档、构建私有知识库或需要高效文档管理和查询能力的专业人士。它也适合研究人员、企业内部知识管理系统开发者以及对本地数据安全有严格要求的用户。"

使用场景示例：

企业内部文档管理系统：利用RLAMA创建私有RAG系统，快速检索技术文档和项目手册。

研究人员查询文献：通过RLAMA对研究论文进行索引和查询，提高研究效率。

个人知识库管理：将个人笔记、教程等文档导入RLAMA，随时进行交互式查询。

产品特色：

支持多种文档格式（如PDF、DOCX、TXT等），满足不同用户需求。

本地处理所有数据，确保隐私和安全性，无数据外泄风险。

创建交互式RAG会话，方便用户查询文档知识库。

简单易用的命令行工具，用户可通过命令快速创建、管理和删除RAG系统。

支持文档索引和智能检索，提升文档查询效率。

开发者友好，基于Go语言开发，易于扩展和集成。

提供API接口，方便开发者进行二次开发和集成。

使用教程：

1. 安装RLAMA：从官网下载适用于macOS、Linux或Windows的安装包并安装。

2. 创建RAG系统：使用命令`rlama rag [model] [rag-name] [folder-path]`，指定模型、系统名称和文档文件夹路径，创建RAG系统。

3. 索引文档：将需要查询的文档放入指定文件夹，RLAMA会自动索引并生成嵌入向量。

4. 启动交互式会话：通过命令`rlama run [rag-name]`启动交互式会话，开始查询文档知识库。

5. 管理RAG系统：使用`rlama list`列出所有RAG系统，或使用`rlama delete [rag-name]`删除不再需要的系统。

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