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RLAMA是一款依托本地Ollama大模型运行的文档问答工具,核心定位为隐私优先的本地私有知识库管理平台,支持多格式文档批量解析、向量索引构建、自然语言问答交互、知识库分类管理等功能,所有数据处理流程均在用户本地设备完成,无需上传至第三方服务器。该工具主要面向有私有文档管理需求的开发者、研究人员、企业办公人员、法律从业者、医疗从业人员、高校学生等群体,适用于内部技术文档检索、涉密资料查询、个人学习笔记整理、项目相关文档整合问答、敏感合同条款查询等多种场景,帮助用户在保障数据安全的前提下提升知识检索与信息提取的效率。
环境准备:首先在本地设备安装并启动Ollama服务,下载至少一个可用的大语言模型,确保Ollama服务处于正常运行状态,再打开RLAMA网站完成初始环境检测。
创建知识库:点击首页的新建知识库按钮,为知识库设置名称和分类标签,可选择是否开启自动索引功能,确认后完成知识库的创建操作。
上传文档:进入对应知识库的管理页面,点击上传文档按钮,选择本地需要导入的文档,支持批量选择多个文件,等待系统完成文档解析和内容识别。
构建索引:文档解析完成后,系统会自动调用本地Ollama模型生成向量索引,可在页面查看构建进度,完成后即可开始使用问答功能。
问答交互:在知识库的问答页面输入想要查询的问题,选择合适的回答模式,等待系统检索相关内容并生成回答,可点击来源标注查看对应原文片段。
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