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Jul 4, 2024 06:45 AM
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AI知识库
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今天咱们尝试使用开源的框架Quivr搭建一个自己的知识库。官网自诩Quivr为你的第二个大脑，利用生成人工智能的力量来存储和检索非结构化信息。你可以把它想象成带有人工智能功能黑曜石。看官网的介绍图案也是黑曜石里生长出智慧之树，果然寓意很牛逼。
Quivr介绍
Quivr采用先进的人工智能技术来帮助您生成和检索信息，可以处理几乎所有类型的数据，包括文本、图像、代码片段等。同时，它还专注于速度和效率，确保可以快速访问数据。数据安全由自己掌控，Quivr 支持多个文件格式，包括文本、Markdown、PDF、PowerPoint、Excel、Word、音频、视频等。
Quivr特性
- Universal Data Acceptance：Quivr几乎可以处理你扔给它的任何类型的数据。包括文本、Markdown、PDF、PowerPoint、Excel、Word、音频、视频等等。
- Generative AI：Quivr采用先进的人工智能来帮助你生成和检索信息。
- Fast and Efficient：因为设计是以速度和效率为核心，Quivr确保快速访问数据。
- Secure：任何场景任何时间，你的数据由你自己控制。
- Open Source：开源、免费。
Quivr演示
Demo with GPT3.5:
下面的视频是基于ChatGPT3.5的一个demo演示，其中演示了构建知识库并进行多轮对话问答。https://user-images.githubusercontent.com/19614572/238774100-80721777-2313-468f-b75e-09379f694653.mp4
Demo of the new version：
下面的视频是5月下旬上线的最新的版本的演示视频，新的版本替换了操作UI，接下来我们尝试使用新版搭建自己的知识库。https://user-images.githubusercontent.com/19614572/239713902-a6463b73-76c7-4bc0-978d-70562dca71f5.mp4
Quivr实战
Quiv 使用的主要技术
Quivr 和其他知识库方案一样，本质上都是基于 Prompt 与大模型交互来的，Quivr 用到的主要技术有：
- LLM：GPT3.5 / GPT 4
- Embedding：OpenAI embedding
- 向量知识库：Supabase
- Docker：Docker Compose
Quiv 实践依赖
前面咱们已经提到过Quivr 采用的是Supabase向量数据库，所以在此之前咱们需要先创建一个Supabase的账号，获取到Supabase Project API key、Supabase Project URL，并且生成几个必要的表。
创建Supabase项目
Supabase的官网地址是：Dashboard | Supabase如果有github账号的话可以直接使用GitHub 账号登陆，要是没有的话就用其他的方式注册也可以。创建项目比较简单，创建的时候有付费的和免费的，咱们练习直接白嫖就可以，果断选择免费方式。新建完毕项目之后会出现项目的相关配置，咱们需要的就是第二张图里标记的，如果后面向要重新找这几个信息可以通过这个地址：API Settings | Supabase，或者选择项目进入到设置里查询。
部署Quiv项目
前置环境准备完毕咱们开始部署Quiv项目。
第一步：现在源码
第二步：设置环境变量
需要修改 frontend、backend两个目录下的环境变量，先拷贝到这里。下面的图里是我本地按照创建的项目里的配置替换的，需要注意的是backend目录下的ANTHROPIC_API_KEY 是选择 Claude 的配置，我们可以删了。
第三步：执行sql
配置完完毕，接下来要初始化数据库了。打开 Supabase 面板，按下图点击创建一个sql执行框将下面的sql代码依次执行即可。
第四步：启动应用
前面几步的准备工作做完了，现在就可以启动应用了。需要注意的是如果docker的版本过低的话会提示错误，需要更新docker。大家按照自己的时机情况更新到何时的版本即可。这一步启动时间比较长，因为要打包镜像并启动应用。
第五步：效果演示
用户登陆：
上传知识库：
修改问答prompt进行问答
接下来就可以进行知识库的问答了，目前源码还是支持英文的问答，咱们想要使用中文的话修改问答模版即可（作者很有意思为了防止模型胡乱问答模版提示词里特意提醒不要胡编乱造答案，哈哈哈），文件路径如下：
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自从大模型被炒的越来越火之后，似乎国内涌现出很多希望基于大模型构建本地知识库的需求，大概在5月底的时候，当时Quivr发布了第一个0.0.1版本，第一个版本仅仅只是使用LangChain技术结合OpenAI的GPT模型实现了一个最基本的架子，功能并不够完善，但可以研究研究思路，当时 Quivr 通过借助于GPT的模型能力，选择Supabase构建向量数据库来实现个人知识库还算是一个不错的选择，自此一直有在关注 Quivr 的进展，基本上Quivr的更新频率还是比较高的，5月底写了一篇关于如何在本地基于Qui
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Quivr 是一个开源的 RAG 框架，用于部署和使用 AI 助手，可以充当个人助理。它提供了一个平台，用户可以创建称为“大脑”的 AI 助手，这些助手具有专门的功能。一些助手可以连接到特定数据源，包包括文本、图像、文档，允许用户直接与数据交互，而其他工具则作为特定用例的专用工具，由 RAG 技术提供支持。这些工具处理特定的输入以生成实际输出，例如摘要、翻译等。Quivr 可以被视为用户的第二大脑，为其提供个性化的支持和服务。官网：https://www.quivr.app。
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AI前沿技术”专栏汇集了最前沿的人工智能技术，包括自然语言处理、语音识别、图像识别、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、区块链技术、智能机器人技术和虚拟现实技术等。本专栏将带您了解人工智能领域的最新进展和研究成果，探索人工智能技术的应用前景，感受人工智能给社会带来的变革。
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03-15
该程序可用于从Quivr抓取时间表，并将所有课程放在Google Keep TODO列表中。 如何使用程序 打开一个终端。 将目录更改为该程序的目录。 运行程序： python3 main.py （在Linux上）。 输入您的Quivr电子邮件。 ...
07-13
这个库的设计理念是小巧且高效，使得它在不增加项目负担的同时，能有效地增强项目的功能。 首先，让我们深入了解 Quiver 在访问关系数据库方面的支持。PHP 开发者通常会使用诸如 PDO 或 MySQLi 这样的扩展来连接和...
03-11
Quivr 确保快速访问您的数据。 安全：您的数据，您的控制。总是。 操作系统兼容：Ubuntu 22 或更高版本。 文件兼容性：文本、Markdown、PDF、Powerpoint、Excel、CSV、Word、音频、视频 开源：自由是美丽的，Quivr也...
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Quivr 是一个利用生成 AI 技术存储和检索非结构化信息的第二大脑工具。它可以处理几乎任何类型的数据，包括文本、图像、代码片段等，并通过先进的 AI 辅助您生成和检索信息。该项目设计速度快且高效，确保迅速访问您的数据；同时也提供了安全性控制以及与多种操作系统兼容 (Ubuntu 22 或更高版本)。此外，Quivr 还支持各种文件格式如 Markdown、PDF、Powerpoint 等，并且作为开源软件完全免费使用。
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快速高效QuivrHQ快速高效。其整合了一系列的先进技术和智能化功能，这些都旨在优化知识检索和管理过程：高级搜索算法：QuivrHQ采用了高级搜索算法，这些算法能够快速地对大量数据进行索引和检索，确保用户能在短时间内找到所需信息。人工智能和自然语言处理：通过人工智能和自然语言处理技术，QuivrHQ可以理解用户的查询意图，即使是复杂或模糊的查询，也能返回精确的结果。
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Quivr 是一款使用生成 AI 技术来存储和检索非结构化信息的“第二大脑”，可以将其视为 Obsidian 的增强版，并且具备更强的人工智能功能。Quivr 可以处理几乎所有类型的数据，包括文本、图像、代码片段等。它采用先进的人工智能技术来帮助您生成和检索信息。同时，它还专注于速度和效率，确保您可以快速访问数据。您的数据安全由您掌控，Quivr 支持多个文件格式，包括文本、Markdown、PDF、PowerPoint、Excel、Word、音频、视频等。
过去一周，AI 界又发生了天翻地覆的变化，其中，最广为人知的，应该是 OpenAI 正式上线 ChatGPT iOS 客户端，让所有人都可以更方便的在手机上与 ChatGPT 聊天。该项目支持将文本、图像、视频、代码片段、PPT、Excel 数据表等内容直接上传云端数据库，并通过 GPT-4 等大语言模型，快速实现信息检索、问答。你可以直接上传一个 CSV 数据表文件，并通过与 ChatGPT 对话，让它自动对文件进行增删改查，自动保存后，输出一个文件下载链接。
两年前我曾发布一款名为QUI的前端框架V2.0版，掀起过一阵使用热潮，下载量也突破了一万大关。不过最终得到的评价是毁誉参半，喜欢的人说它的界面美观，组件使用简单方便，不喜欢的人说浏览器兼容性不好，加载速度慢等。 历经两年的发展，尤其是最近一年的刻苦开发，近期终于推出了框架的V3系列，我也终于可以说，现在的QUI框架已经非常完美了！ 简单介绍一下新版本QUI的特性： 1、浏览
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使用quiver进行网络可视化 pip install quiver_engine 但是报错 于是 安装了最新版本 the latest version pip install git+git://github.com/keplr-io/quiver.git 报错 ImportError: cannot import name 'imsave' from 'scipy.misc' (D:\Users\wonde\anaconda3\envs\tf23\lib\site-packages\scipy\
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最新评论
• 基于 Quivr 搭建个人知识库
阳仔的屁仔: 这个是云端的，不能保证安全，谨慎使用哈
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目录
1. Quivr介绍
2. Quivr特性
3. Quivr演示
4.
1. Demo with GPT3.5:
2.
1. Demo of the new version：
5. Quivr实战
6.
1. Quiv 使用的主要技术
2. Quiv 实践依赖
3.
1. 创建Supabase项目
2. 部署Quiv项目
3. 第一步：现在源码
4. 第二步：设置环境变量
5. 第三步：执行sql
6. 第四步：启动应用
7. 第五步：效果演示
8. 用户登陆：
9. 上传知识库：
