目录案例简介案例目标技术栈与核心依赖核心技术依赖库项目配置环境要求关键配置项目结构文件说明核心代码实现1. 导入依赖和初始化2. 网页数据加载与分割3. 创建向量存储4. RAG 核心函数5. 用户交互运行与测试前置准备安装依赖运行应用使用步骤测试示例实现思路与扩展建议核心设计思想RAG 工作流程优势特点扩展建议1. 支持多种数据源2. 对话历史记忆3. 优化检索策略4. 添加重排序5. 支持更多模型6. 性能优化7. UI 增强注意事项完整源码llama3.1_local_rag.pyrequirements.txt案例简介本项目是一个基于 Streamlit 的 Web 应用，实现了使用本地运行的 Llama-3.1 模型和检索增强生成（RAG）技术与任意网页内容进行对话的功能。该应用完全在本地计算机上运行，无需互联网连接，100% 免费且隐私安全。案例目标核心功能：允许用户输入任意网页 URL，然后针对该网页内容进行智能问答技术要点：实现网页内容抓取和文本分割构建向量数据库进行语义检索使用本地 LLM 进行答案生成实现完整的 RAG 工作流程 【RAG】Llama-3.1 本地 RAG 案例讲解
目录案例简介案例目标技术栈与核心依赖核心技术依赖库项目配置环境要求关键配置项目结构文件说明核心代码实现1. 导入依赖和初始化2. 网页数据加载与分割3. 创建向量存储4. RAG 核心函数5. 用户交互运行与测试前置准备安装依赖运行应用使用步骤测试示例实现思路与扩展建议核心设计思想RAG 工作流程优势特点扩展建议1. 支持多种数据源2. 对话历史记忆3. 优化检索策略4. 添加重排序5. 支持更多模型6. 性能优化7. UI 增强注意事项完整源码llama3.1_local_rag.pyrequirements.txt案例简介本项目是一个基于 Streamlit 的 Web 应用，实现了使用本地运行的 Llama-3.1 模型和检索增强生成（RAG）技术与任意网页内容进行对话的功能。该应用完全在本地计算机上运行，无需互联网连接，100% 免费且隐私安全。案例目标核心功能：允许用户输入任意网页 URL，然后针对该网页内容进行智能问答技术要点：实现网页内容抓取和文本分割构建向量数据库进行语义检索使用本地 LLM 进行答案生成实现完整的 RAG 工作流程 RELATED READING
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