使用场景

数据科学家使用Verba来分析研究数据，提取关键洞见。

企业用户利用Verba来优化客户服务，通过聊天机器人提供即时帮助。

开发者将Verba集成到他们的应用程序中，增强数据查询和处理能力。

产品特色

支持本地和云端部署，提供灵活的查询和交互方式。

结合Weaviate的上下文感知数据库，实现高效的数据检索和生成。

支持多种RAG框架、数据类型、分块和检索技术，以及不同的大型语言模型（LLM）提供商，如OpenAI、Cohere、Google等。

提供PDF、CSV/XLSX等多格式数据的导入功能。

支持语义搜索与关键词搜索的结合，提高搜索的准确性和效率。

具备语义缓存功能，根据语义含义保存和检索结果。

提供自动补全建议，提高用户体验。

使用教程

1. 安装必要的Python环境和依赖。

2. 通过pip安装Verba或从源代码构建。

3. 配置所需的环境变量，如Weaviate URL、API密钥等。

4. 启动Verba应用程序。

5. 使用管理控制台导入数据。

6. 在聊天页面提出相关问题，获取语义相关的数据块和生成的答案。

7. 根据需要配置RAG管道。