オープンソースのRAG UI「kotaemon」を試す

2024/09/03追記

ちょっとX経由で見に来ていただいた方が増えているようなのであらかじめ注意。
kotaemonで普通のRAGをやる場合は、OpenAI/Ollamaどちらの場合でも多分問題なくできるんじゃないかと思います。
kotaemonでGraphRAGをやる場合（多分ここに期待している人が多いと推測）は、以下の注意が必要です。
OpenAIならGraphRAGが動作しますが、モデルがgpt-4-turbo限定になると思います、つまりコストが高いです
OllamaでGraphRAGは現状の実装だとちょっと難しそうです

公式にIssue上げてます（どっちかというとGraphRAG側の問題かなと思います）ので、kotaemonのGraphRAG対応については今後のリリースに期待するほうが良いかなと個人的には思います。

ここで知った。

GitHubレポジトリ

https://github.com/Cinnamon/kotaemon

kotaemon

ドキュメントとのチャット用にカスタマイズ可能なオープンソースのクリーンなRAG UIです。エンドユーザーと開発者の両方を念頭に置いて構築されています。

referred from https://github.com/Cinnamon/kotaemon

はじめに

このプロジェクトは、ドキュメントのQAを行いたいエンドユーザーと、独自のRAGパイプラインを構築したい開発者の両方にとって、機能的なRAG UIとして役立ちます。

エンドユーザー向け:

RAGベースのQA用のクリーンでミニマルなUIです。

LLM API プロバイダー(OpenAI、AzureOpenAI、Cohere など)とローカルLLM(ollama および llama-cpp-python 経由)をサポートしています。

インストールスクリプトも簡単です。

開発者向け:

独自のRAGベースの文書品質保証パイプラインを構築するためのフレームワーク。

提供されるUI(Gradioで構築)で、カスタマイズしたRAGパイプラインを実行できます。

主な機能

独自の文書QA(RAG)ウェブUIをホストします。マルチユーザーログインをサポートし、プライベート/パブリックコレクションでファイルを整理し、お気に入りのチャットを他のユーザーと共同編集および共有できます。

LLMと埋め込みモデルを整理します。ローカルLLMと人気のAPIプロバイダー(OpenAI、Azure、Ollama、Groq)の両方をサポートします。

ハイブリッドRAGパイプライン。ハイブリッド(フルテキストおよびベクトル)検索エンジンと再ランキングによる、最適な検索品質を確保する標準的なRAGパイプライン。

マルチモーダルQAサポート。図表サポート付きの複数の文書で質問回答を実行します。マルチモーダル文書解析をサポート(UI上で選択可能なオプション)。

文書プレビューによる高度な引用。デフォルトでは、LLMの回答の正確性を確保するために、システムが詳細な引用を提供します。引用(関連スコアを含む)は、ハイライト表示とともに、ブラウザ内のPDFビューアで直接確認できます。関連性の低い記事が検索パイプラインから返された場合、警告が表示されます。

複雑な推論方法をサポートします。質問分解を使用して、複雑な質問や複数段階の質問に回答します。ReAct、ReWOO、その他のエージェントを使用したエージェントベースの推論をサポートします。

設定可能なUI。UI上で、検索および生成プロセスの最も重要な側面を調整することができます(プロンプトを含む)。

拡張性があります。Gradioをベースに構築されているため、UI要素を自由にカスタマイズ/追加することができます。また、文書インデックス作成および検索のための複数の戦略をサポートすることを目指しています。GraphRAGインデックスパイプラインが例として提供されています。

日本語で紹介されている方の記事

kun432

ドキュメントも用意されている。シンプルに動かしたいだけなら以下の"Getting Started with Kotaemon"にしたがえば良さそう。
https://cinnamon.github.io/kotaemon/
上の日本語記事の手順が参考になると思う。

kun432

 インストールGitHubの開発者向けのインストール手順に従ってやってみる。
https://github.com/Cinnamon/kotaemon?tab=readme-ov-file#for-developers
セットアップはLAN内のUbuntu 22.04で。ollamaはすでにインストール済＆LLM/Embeddingの両方のモデルも追加済とする。
$ ollama ps
NAME                                     	ID          	SIZE  	PROCESSOR	UNTIL
ezo-humanities-9b-gemma-2-it-imatrix:q8_0	94aa670fc7a5	18 GB 	100% GPU 	Forever
bge-m3:latest                            	790764642607	1.9 GB	100% GPU 	Forever
インストール方法としては２つ。
Dockerイメージから起動
Dockerなしでpython仮想環境を作成してクローンしたレポジトリから起動
カスタマイズ等をやろうと思うと後者になるのかな？とりあえずDockerイメージから起動してみる。
Dockerでコンテナ起動。Docker for DesktopではないLinuxの場合は--add-host host.docker.internal:host-gatewayが必要になる。また公式の手順では--rmオプションがついているので、コンテナを落とすと設定等も削除される。消したくない場合はこのオプションを外しておく。
$ docker run \
    -e GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 \
    -e GRADIO_SERVER_PORT=7860 \
    -p 7860:7860 -it --rm \
    --add-host host.docker.internal:host-gateway \
    taprosoft/kotaemon:v1.0
ブラウザで7860番ポートにアクセスするとログイン画面が出てくる。admin/adminでログインする。
ログイン後の画面。

 Ollamaを使用する設定デフォルトではどうやらOpenAIを使用するようになっているみたいなので、これをOllamaを使用するように設定していく。
タブメニューは５つあるが、初期はChatタブが選択されている。で画面中央に以下のように表示されている。
This is the beginning of a new conversation.

Make sure to have added a LLM by following the instructions in the Help tab.
Helpタブの手順に従ってLLMの設定を行う必要がある様子だが、Ollamaを含むローカルモデルを使う場合はこちらを見た方が良い。
https://github.com/Cinnamon/kotaemon/tree/main/docs/local_model.md
まず、ResourceタブからLLMの設定。
すでにOpenAIとollamaの設定が入っている。今回は最初からあるOllamaの設定を書き換えることにする。"Ollama"をクリックすると設定が表示されるので書き換える。
Specification内の"model"を自分が使用したいモデルに書き換える。今回はezo-humanities-9b-gemma-2-it-imatrix:q8_0。
"Set default"にチェックを入れてデフォルトにする。
"Save"で保存
同様にしてEmbeddingも設定変更を行う。
Specification内の"model"を自分が使用したいモデルに書き換える。今回はbge-m3:latest。
"Set default"にチェックを入れてデフォルトにする。
"Save"で保存
次にインデックスの設定。デフォルトではインデックス作成時のEmbeddingモデルはOpenAIを使用するようになっているので、これを先ほど設定したollamaの設定を使うように変更していく。
Resoucesタブ→Index Collectionsタブを開くと、２つのインデックスタイプが表示されている。
おそらくだが、Fileが一般的なベクトルストアを使うインデックスで、GraphRAGはその名の通りGraphRAGによるインデックスだと思われる。それぞれの設定にはインデックス作成で使用するEmbeddingモデルの指定があるので、これを"ollama"に書き換える。
次にSettingsタブを開いて、検索および推論時に使用するLLMの設定を全てollamaを使用するように変更する。ここはもしかするとすでに書き換わっているかもしれないが、自分が試した感じだと書き換わっていない場合もあるので一通り確認しておくと良い。
Retrieval settingsタブ→File Collectionタブ→LLM for relavant scoringで "ollama(default)"が選択されていること。
Reasoning settings ではまずLanguageを"Japanese"にする

そして推論時のオプションが4つ用意されているが、それぞれで使用するモデル設定があるので、これを順に書き換えていく。推論オプションの説明は以下。

simple（Simpel QA）
シンプルなRAGベースの質問応答パイプライン。
キーワード検索と類似検索の両方を実行して文脈を取得し、その文脈を含めて回答を生成する。


complex（Complex QA）
多段階の推論を使用して、複雑な質問を複数のサブ質問に分解する。
キーワード検索と類似検索の両方を実行して文脈を取得し、その文脈を含めて回答を生成する。


ReAct（ReAct Agent）
計画を立て、それを実行するというプロセスを繰り返すことで、ユーザーの要求に応える。
複数のツールを使用して情報を収集し、最終的な回答を生成することができる。
参考: https://arxiv.org/abs/2210.03629


ReWOO（ReWOO Agent）
まず第1段階で段階的な計画を立て、次に第2段階で各ステップを解く。
推論プロセスを支援する外部ツールを使用することができる。
すべての段階が完了すると、エージェントは回答を要約する。
参考: https://arxiv.org/abs/2305.18323

simple
complex
ReAct
ReWOO
全部設定変更したら"simple"を選択しなおして保存しておく。多分ここで選択してあるものが推論オプションのデフォルトになると思う。
これですべての設定がOllamaを使用するように書き換わったはず。
なお、余談だがReAct/ReWOO Agentの場合は一部のツールも使える様子。

 ファイルアップロードRAGのコンテキストで使用するファイルをアップロードする。今回は、神戸市が公開している観光に関する統計・調査資料のうち、「令和４年度 神戸市観光動向調査結果について」のPDFを使う。
https://www.city.kobe.lg.jp/a64051/shise/toke/sightseeing.html
PDF直

https://www.city.kobe.lg.jp/documents/15123/r4_doukou.pdf
Filesタブ→File Collectionタブでファイルをアップロードする。GraphRAGは気になるが、一旦後回し。
ファイルがアップロードされたらインデックス化
インデックス化が行わるので、しばらく待って以下のように表示されればOK。

 ファイルを使ったチャットファイルをインデックス化したので、それを使ってチャットしてみる。Chatタブをクリックしてチャット画面に移動。
左メニューのFile Collectionから、今回は先ほど登録したファイル「だけ」を使って、チャットする。"Search In File(s)"を選択して、先程のファイルを選択。なお、"Search All"だと登録したファイル全部を使って検索を行う様子。あと、ファイルアップロードは"Quick Upload"からも行える様子。
ではチャット。
回答はストリーミングで行われ、根拠となるドキュメントの引用が右に表示される。
引用の"Preview"をクリックすると、実際のPDFの内容も表示される。

kun432

少し試してみた限りだと、テキストファイルのインデックス登録については、
Filesメニューからは登録できるけど、どうもうまくインデックスされていないように思える

unstructuredパッケージが存在しないとかログには出てた。

Quick Uploadではテキストファイルは対象外
のようなので、現時点ではテキストファイルは使えないのかなー？と思っている。
2024/09/02追記
Issueがあった。Dockerイメージにはいろいろ足りないパッケージがあるらしい。

https://github.com/Cinnamon/kotaemon/issues/125
2024/09/05追記
v0.4.5で.txtと.mdに対応した模様。Unstructuredとか使ってなくてネイティブのクラスでやってる。

https://github.com/Cinnamon/kotaemon/pull/202

kun432

GraphRAGも試してみたのだが、どうもインデックスで失敗している
元のFile Collectionで登録したドキュメントを一旦削除
GraphRAG Collectionで再度登録
インデックス作成でエラー
この状態でも一応チャットできるかを確認してみたが、やはりダメ
Issueにも上がっている様子
https://github.com/Cinnamon/kotaemon/issues/140
公式がHuggingFaceで提供しているデモのサンプルデータがどうやら公開されているらしい。GraphRAGを手っ取り早く試すならこれを使うのが早いかも。
https://twitter.com/NegiTurkey/status/1829044795286995343

kun432

 とりあえずまとめkotaemonがよいのは、UIがとてもコンパクトに整理されていて、かつ、必要な機能をビジュアル的にも提供しているというところかな。Gradioでここまでできるのがすごいな。
とりあえず普通にドキュメント読み込んでRAGってのはできたので、次はGraphRAGを動かすところまで試すべく、ソースからセットアップしてみる予定

kun432

 ソースからのインストール以下を参考にollamaを使ったGraphRAGの構築をゴールに進めたのだが、
https://github.com/Cinnamon/kotaemon?tab=readme-ov-file#without-docker
結論から言うと、
ollamaではGraphRAGの構築は今のところ成功できていない。
OpenAIを使えばGraphRAGの構築が成功した
ということで、記録として手順を書いておく。
!調べているうちにGraphRAGを使用する際のモデルにgpt-4-turboが使用されていて、GraphRAGのモデル設定が正しくできていないことがわかった。つまり、いろいろやってるとコスト的にインパクトがあるかもしれないので注意！（2日で$40ぐらい使い切ってた・・・）
python仮想環境は適宜用意しておくこと。
レポジトリクローン
$ git clone https://github.com/Cinnamon/kotaemon && cd kotaemon
レポジトリからライブラリインストール
$ pip install -e "libs/kotaemon[all]"
$ pip install -e "libs/ktem"
Dockerfileを見てみるとこれだけだと色々足りない、というかGraphRAGのパッケージが含まれていない。
https://github.com/Cinnamon/kotaemon/blob/main/Dockerfile#L34-L37
ということで、合わせてインストール。色々怒られるが一旦無視。
$ pip install graphrag future
$ pip install "pdfservices-sdk@git+https://github.com/niallcm/pdfservices-python-sdk.git@bump-and-unfreeze-requirements"
2024/09/05追記
v0.4.5でMarkdownとテキストファイルのサポートが行われたようなので、それらについてはUnstruturedは不要。
あと、前回試したときに、テキストファイルをインデックスさせようとしたらunstructuredパッケージがないと言われていたのでunstruturedも追加する
shell~~ ~~$ pip install unstructured~~ ~~
ブラウザ内でPDFを表示するためのJSのパッケージを取得して展開しておく。
$ mkdir libs/ktem/ktem/assets/prebuilt
$ wget https://github.com/mozilla/pdf.js/releases/download/v4.0.379/pdfjs-4.0.379-dist.zip
$ unzip pdfjs-4.0.379-dist.zip -d libs/ktem/ktem/assets/prebuilt/pdfjs-4.0.379-dist 
.envの設定。
!ちょっと.envの設定に関してはトリッキーなところがあるので、その点については後述。
.env
# OpenAIの設定: APIキーやモデルをセット
OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
OPENAI_API_KEY=sk-XXXXXXXXXXXXXXXX
OPENAI_CHAT_MODEL=gpt-4o-mini
OPENAI_EMBEDDINGS_MODEL=text-embedding-3-small

# Azure OpenAIの設定: APIキーやデプロイメントをセット ※今回は未使用
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
AZURE_OPENAI_API_KEY=
OPENAI_API_VERSION=2024-02-15-preview
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT=gpt-35-turbo
AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT=text-embedding-ada-002

# Cohereの設定（リランキングで使用） ※今回は未使用
COHERE_API_KEY=

# ローカルモデル（ollama）の設定: 使用するモデルをセット ※ただしGraphRAGでの使用は未成功
LOCAL_MODEL=ezo-humanities-9b-gemma-2-it-imatrix:q8_0
LOCAL_MODEL_EMBEDDINGS=bge-m3:latest

# GraphRAGの設定
# ※GRAPHRAG_EMBEDDING_MODELはOPENAI_EMBEDDINGS_MODELと同じにしておいたほうが良さそう
GRAPHRAG_API_KEY=sk-XXXXXXXXXXXXXXXX
GRAPHRAG_LLM_MODEL=gpt-4o-mini
GRAPHRAG_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small

# Azure DIの設定 ※今回は未使用
AZURE_DI_ENDPOINT=
AZURE_DI_CREDENTIAL=

# Adobe APIの設定 ※今回は未使用
# 以下で無料のクレデンシャルが入手可能
# https://acrobatservices.adobe.com/dc-integration-creation-app-cdn/main.html?api=pdf-extract-api
# 合わせて以下ライブラリのインストールが必要
# pip install "pdfservices-sdk@git+https://github.com/niallcm/pdfservices-python-sdk.git@bump-and-unfreeze-requirements"
PDF_SERVICES_CLIENT_ID=
PDF_SERVICES_CLIENT_SECRET=

# PDF.jsの設定（上の手順でJSパッケージを展開しておくこと）
PDFJS_VERSION_DIST="pdfjs-4.0.379-dist"

# GradioのLISTENポートの設定
GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0
GRADIO_SERVER_PORT=7860
ではkotaemonを起動。dotenv runとか初めて知ったわ。
$ dotenv run -- python app.py
ブラウザからアクセスして確認すると、必要な設定がほぼ全て行われていることがわかる。
ざっと見た感じ、自分で設定変更が必要だったのは言語だけ。あとは特に変更していない。
ではGraphRAGでインデックスを作成する。今回は以下のwikipediaのページをテキスト抽出したものを使用する。
https://ja.wikipedia.org/wiki/オグリキャップ
抽出したスクリプトは本題からはそれるので詳細は割愛。
wikipediaのページからテキストを抽出するpythonスクリプトget_wiki_text.py
from pathlib import Path
import requests
import re
import argparse
import sys

# データ保存先のパスを定義
DATA_PATH = Path("./wiki_data")

def replace_heading(match):
    level = len(match.group(1))
    return '#' * level + ' ' + match.group(2).strip()

def scrape_wikipedia(titles):
    # データ保存先ディレクトリの作成（存在しない場合）
    DATA_PATH.mkdir(exist_ok=True)

    for title in titles:
        try:
            response = requests.get(
                "https://ja.wikipedia.org/w/api.php",
                params={
                    "action": "query",
                    "format": "json",
                    "titles": title,
                    "prop": "extracts",
                    "explaintext": True,
                },
                timeout=10  # タイムアウトを10秒に設定
            )
            response.raise_for_status()  # HTTPエラーがあれば例外を発生させる
            data = response.json()

            page = next(iter(data["query"]["pages"].values()))
            if "extract" not in page:
                print(f"警告: '{title}' の記事が見つかりませんでした。", file=sys.stderr)
                continue

            wiki_text = f"# {title}\n\n## 概要\n\n"
            wiki_text += page["extract"]

            wiki_text = re.sub(r"(=+)([^=]+)\1", replace_heading, wiki_text)
            wiki_text = re.sub(r"\t+", "", wiki_text)
            wiki_text = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", wiki_text)

            # markdown(.md)ファイルとして出力
            output_file = DATA_PATH / f"{title}.txt"
            with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as fp:
                fp.write(wiki_text)

            print(f"'{title}' の記事を正常に保存しました: {output_file}")

        except requests.RequestException as e:
            print(f"エラー: '{title}' の取得中にネットワークエラーが発生しました: {e}", file=sys.stderr)
        except KeyError as e:
            print(f"エラー: '{title}' の解析中に問題が発生しました: {e}", file=sys.stderr)
        except IOError as e:
            print(f"エラー: '{title}' のファイル書き込み中に問題が発生しました: {e}", file=sys.stderr)
        except Exception as e:
            print(f"予期せぬエラー: '{title}' の処理中に問題が発生しました: {e}", file=sys.stderr)

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Scrape Wikipedia articles and save as markdown files.")
    parser.add_argument("titles", nargs="+", help="Wikipedia article titles to scrape")
    args = parser.parse_args()

    scrape_wikipedia(args.titles)

if __name__ == "__main__":
    main()
実行
$ python get_wiki_text.py "オグリキャップ"
'オグリキャップ' の記事を正常に保存しました: wiki_data/オグリキャップ.txt
wikidataディレクトリ以下にテキストファイルが作成される。中身はMarkdownになっている。
アップロードしてインデックス作成。

GraphRAGのインデックス作成はちょっと時間がかかる。進捗がわかりにくいのだけども、以下のように出力されるまで待てばよい。
ではチャットしてみる。Chatタブで左メニューのGraphRAG Collectionから先ほどのファイルを選択。
適当にチャットしてみるとこんな感じで、グラフが生成されているのがわかる。
右のinformation panelに検索結果に関する出力がいろいろあって内容を見てみると面白い。
まずグラフが表示されている。ノードとリレーションの関係性が視覚的にわかる。
次に、エンティティ、つまりノードごとの説明が出力されている。
次に、テキストデータのチャンクが出力されている。ここは関連部分がハイライトされているっぽい。
次に、レポートとあるが、おそらくこれはGraphRAGにおけるコミュニティの要約だと思う。
最後にリレーションごとの出力。
これらがコンテキストとして入力され最終的な回答が生成されているのだと思う。
ただ、少し動かしてみた感じだと、ちょっと安定していないと言うか、クエリによってはエラーになったりすることもそれなりにある。
エラーが起きた時のログをざっと見た感じだとどうもパースエラー？ぽく見えるので、性能が高いモデルを使ったほうがいいのかな？という雑感。gpt-4o-miniだと足りないのかもしれない。
2024/09/03追記
上の方で書いた通り、どうもGRAPHRAG_LLM_MODELが適切にGraphRAGライブラリにわたっていない可能性があるように思える。

kun432

ちょっと.envの設定に関してはトリッキーなところがあるので、その点については後述。
.envで設定したパラメータの扱いはこんな感じ
.envで設定した環境変数は以下の2パターンで扱われる
初回起動時にのみ読み込まれるもの
kotaemonは内部に管理用データベース(sqlite)を持っていて、UIからの設定変更などはここで管理される
一部の設定は、初回起動時に環境変数（.env）から読み出されて、初期値としてデータベースに登録される
初回起動以降はデータベースを参照し、.envを設定変更しても反映されない（と思う）
LLM/Embeddingのモデルの設定などはこれ
ただし環境変数で指定できるのは一部のパラメータのみで、GUI上で変更する必要があるものもある


ずっと環境変数として読み込まれるもの
内部のデータベースで管理されずに、常に環境変数として定義される
現状の実装がおいついておらず、環境変数でしか定義できない模様
GraphRAGの設定はこれにあたる


という感じでちょっと現状はパラメータの管理がややこしくなっている。まあ致し方ないところかな。

kun432

!

調べているうちにGraphRAGを使用する際のモデルにgpt-4-turboが使用されていて、GraphRAGのモデル設定が正しくできていないことがわかった。つまり、いろいろやってるとコスト的にインパクトがあるかもしれないので注意！（2日で$40ぐらい使い切ってた・・・）

上の方で書いた通り、どうもGRAPHRAG_LLM_MODELが適切にGraphRAGライブラリにわたっていない可能性があるように思える。

この箇所なのだけども、コードだとこのあたり

ここでGraphRAGのインデックス作成に必要な設定ファイルを初期化、そのあとインデックスを作成するコマンドをsubprocess.runで実行している。で環境変数はコマンド側にも渡されているはずなのだけども。

GraphRAGの環境変数は以下にある。たしかにGRAPHRAG_LLM_MODELは存在している。

シンプルに環境変数がsubprocess.runで実行されるコマンドに受け渡されているかを試してみた。Colaboratoryなのでアレかもだけども。

こういうスクリプトを用意。

read_env.py

import os
print(os.environ.get('GRAPHRAG_LLM_MODEL', 'Not found'))

セルから実行

import os
import subprocess

os.environ["GRAPHRAG_LLM_MODEL"] = "gpt-4o"

result = subprocess.run(['python','read_env.py'], capture_output=True, text=True)
print(result)

CompletedProcess(args=['python', 'read_env.py'], returncode=0, stdout='gpt-4o\n', stderr='')

環境変数はきちんと受け渡されているように思える。

ではGraphRAG単体で確認してみる。コマンドを実行。

from google.colab import userdata

os.environ["GRAPHRAG_API_KEY"] = userdata.get('OPENAI_API_KEY')

!python -m graphrag.index --init --root ./ragtest

settings.yamlが作成されるが、モデルがgpt-4-turbo-previewになっている。

settings.yaml

encoding_model: cl100k_base
skip_workflows: []
llm:
  api_key: ${GRAPHRAG_API_KEY}
  type: openai_chat # or azure_openai_chat
  model: gpt-4-turbo-preview
(snip)

一応これでインデックス作成してみる

!python -m graphrag.index ---root ./ragtest

OpenAIのダッシュボードでUsage確認するも、やっぱりgpt-4-turboが使用されているように思える。

一応Issue上げておいたら返事が来ていた。

GRAPHRAG env varsは公式実装に従って設定されています。
https://microsoft.github.io/graphrag/posts/config/env_vars/

GRAPHRAG_LLM_MODELは初期化コマンド(kotaemonで使用)の際に尊重されず、正しくsettings.yamlに保存されないようです。
https://microsoft.github.io/graphrag/posts/config/init/

次回のリリースで正しく行う方法を検討します。この問題についてもPRを作成していただけると助かります。ご報告ありがとうございました。

これを見る限りはGraphRAG側の問題かなという気がする。

2024/09/03追記

GraphRAGのドキュメント見てても、インデックス作成フェーズでの環境変数の使い方がよくわからないんだよなあ・・・ドキュメント見ながらこの内容だと普通使えると思うよねぇと思いつつ・・・

バグなのか、使い方が間違っているのかよくわからないので、一旦discussionにとどめた。

あと、めちゃめちゃアドホックではあるが、一応修正案だけ出してみた。手元では動作しているように思うが、あまりにアレなのでPRは躊躇・・・

kun432

とりあえずkotaemonでollama＋GraphRAGをやる道のりはまだ遠そうということかな・・・残念

kun432

GraphRAGの見え方やUIはとても良いと思うので、今後のリリースに期待

このスクラップは4ヶ月前にクローズされました