实现本地 RAG 服务：整合 Open WebUI、Ollama 和 Qwen2.5
本文介绍了如何在本地实现一个高效且直观的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 服务，通过 Docker 集成了 Open WebUI、Ollama 和 Qwen2.5 模型。步骤包括部署 Open WebUI、配置 Ollama 以使用 bge-m3 embedding 模型进行文档向量化处理、以及 Qwen2.5 生成模型回答用户查询。最终实现了一个可以进行文档检索和生成答案的本地化系统。该方法不仅简化了操作流程，还增强了数据隐私保护及生成式 AI 的应用能力。
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