EasySearch - Lokales RAG
EasySearch (LocalRAG Easy Search) ist eine lokale Retrieval Augmented Generation (RAG) Anwendung, die es Benutzern ermöglicht, ihre Dokumente mit natürlicher Sprachverarbeitung abzufragen. Die Anwendung verwendet eine vollständig lokale Architektur, gewährleistet Daten-Privatsphäre und Vertraulichkeit durch Verarbeitung aller Operationen vor Ort ohne Senden von Daten an externe Services. Das System nutzt LangChain für RAG-Orchestrierung, Qdrant für Vektor-Speicher, Redis für Konversations-Verlauf und Ollama für lokale LLM-Inferenz. Die Anwendung unterstützt mehrere Dokument-Formate (PDF, DOCX, TXT, MD) und bietet eine intuitive Streamlit-basierte Chat-Schnittstelle für dokument-basierte Frage-Antwort.
Übersicht
EasySearch (LocalRAG Easy Search) ist eine lokale Retrieval Augmented Generation (RAG) Anwendung, die es Benutzern ermöglicht, ihre Dokumente mit natürlicher Sprachverarbeitung abzufragen. Die Anwendung verwendet eine vollständig lokale Architektur, gewährleistet Daten-Privatsphäre und Vertraulichkeit durch Verarbeitung aller Operationen vor Ort ohne Senden von Daten an externe Services. Das System nutzt LangChain für RAG-Orchestrierung, Qdrant für Vektor-Speicher, Redis für Konversations-Verlauf und Ollama für lokale LLM-Inferenz. Die Anwendung unterstützt mehrere Dokument-Formate (PDF, DOCX, TXT, MD) und bietet eine intuitive Streamlit-basierte Chat-Schnittstelle für dokument-basierte Frage-Antwort.
Schlüsselfunktionen
Lokale RAG-Anwendung mit vollständiger On-Premises-Verarbeitung
Multi-Format-Dokument-Unterstützung (PDF, DOCX, TXT, MD)
Natürliche Sprach-Frage-Antwort basierend auf Dokument-Inhalten
Qdrant-Vektor-Datenbank für semantische Suche
Redis-basierter Konversations-Verlauf für kontext-bewusste Antworten
Ollama lokale LLM-Inferenz (Llama3/Llama3.2)
Streamlit Chat-Schnittstelle für intuitive Interaktion
Privatsphäre-erhaltende Architektur ohne externe API-Aufrufe
Docker Compose-Bereitstellung mit Microservices-Architektur
Automatische Dokument-Indizierung und Embedding-Generierung
Nur dokument-basierte Antworten (keine Halluzination)
Session-basierte Chat-Verlauf-Verwaltung
pages.portfolio.projects.easysearch_local_rag.features.12
Technische Highlights
Entwicklung vollständig lokale RAG-Anwendung gewährleistet Daten-Privatsphäre
Implementierung LangChain-basierte RAG-Orchestrierung mit Qdrant-Vektor-Speicher
Erstellung Multi-Format-Dokument-Verarbeitungs-Pipeline
Integration Ollama für lokale LLM-Inferenz ohne externe Abhängigkeiten
Aufbau Redis-basierter Konversations-Verlauf für kontext-bewusste Antworten
Entwurf Docker Compose-Microservices-Architektur zur einfachen Bereitstellung
Herausforderungen und Lösungen
Lokales LLM-Setup
Konfiguration Ollama zur einfachen lokalen LLM-Inferenz mit vorkonfigurierten Modellen
Vektor-Speicher-Verwaltung
Implementierung Qdrant-Vektor-Datenbank mit HuggingFace-Embeddings zur effizienten semantischen Suche
Konversations-Kontext
Entwicklung Redis-basierter Chat-Verlauf mit Session-Verwaltung zur Kontext-Erhaltung
Dokument-Verarbeitung
Integration LangChain-Dokument-Loader für Multi-Format-Unterstützung (PDF, DOCX, TXT, MD)
Antwort-Qualität
Gewährleistung dokument-basierte Antworten mit System-Prompts und Kontext-Filterung
Bereitstellungs-Komplexität
Orchestrierung mehrerer Services mit Docker Compose zur einfachen Bereitstellung und Verwaltung
Technologien
RAG Framework
Vector Database
LLM
Frontend
Storage
Document Processing
Deployment
Environment
Projektinformationen
- Status
- Completed
- Jahr
- 2024
- Architektur
- Microservices-Architektur mit lokaler Verarbeitung - Streamlit, Qdrant, Redis, Ollama
- Category
- Data Science