據(jù)上流式問答，答案實(shí)時附帶行內(nèi)引用與來源面板)
掌握Open Glean的Ask在私有數(shù)據(jù)上流式問答答案實(shí)時附帶行內(nèi)引用與來源面板【免費(fèi)下載鏈接】open-gleanAn open-source AI platform for knowledge work. Connect your apps, find answers, and get work done.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-gleanOpen Glean 是一個開源的 AI 知識工作平臺把你的私有數(shù)據(jù)接入 Hydra DB用它的核心功能 Ask 在記憶、文件與已連接應(yīng)用上提問——答案逐字流式輸出每句話都帶可點(diǎn)擊的行內(nèi)引用 [1]全部出處還能在專屬來源面板中核對。這就是第二大腦該有的樣子。為什么敢信Ask 的檢索 → 作答 → 引用三步閉環(huán)Ask 不是直接問大模型。它的每個問題都走一條完整流水線檢索上下文先在你的 Hydra 數(shù)據(jù)庫里搜索相關(guān)內(nèi)容最多取 8 條命中片段流式作答把檢索結(jié)果編號后交給 LLM答案一個字一個字地流進(jìn)對話窗口引用來源模型必須用[1]、[2]這樣的編號標(biāo)注依據(jù)前端再把編號變成可點(diǎn)擊的行內(nèi)引用。整條鏈路的調(diào)度邏輯在 lib/qa.ts 中值得收藏研究。3 步快速上手本地跑起 Open Glean 并提問第 1 步克隆并啟動git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-glean cd open-glean npm ci npm run dev第 2 步配置環(huán)境變量把.env.example復(fù)制為.env.local至少填入OPEN_GLEAN_SESSION_SECRET任意 16 位以上隨機(jī)字符串用于加密密鑰會話 Cookie。第 3 步連接數(shù)據(jù)與模型開始提問打開http://localhost:3000按引導(dǎo)Connect粘貼你的 Hydra DB API Key 并選擇一個數(shù)據(jù)庫Settings填入 OpenRouter或任意 OpenAI 兼容Key 并挑選模型直接在首頁提問或先到 Context 頁面補(bǔ)充文件、筆記、網(wǎng)頁等上下文。 沒有配置 LLM 也能用Ask 會自動降級為僅檢索模式照樣返回帶來源的命中片段只是不生成書面答案。Ask 輸入框詳解3 個開關(guān)決定答案的深度首頁中央的輸入框components/AskSearchBar.tsx下方有三個控制項(xiàng)是新手最容易忽略的隱藏菜單控件作用適合場景 Web開啟 OpenRouter 網(wǎng)頁搜索插件實(shí)時聯(lián)網(wǎng)結(jié)果與私有來源并列引用私有數(shù)據(jù)不夠新或不夠全時? Fast / Deep / ? Research三檔作答深度見下方說明按問題復(fù)雜度切換 Filters按元數(shù)據(jù) key/value 精確過濾如provider: jira數(shù)據(jù)量大時圈定范圍三種深度模式的定義在 lib/chatMode.tsFast快速混合檢索日常問題首選Deep圖譜增強(qiáng)檢索會利用知識圖譜關(guān)系更準(zhǔn)但稍慢Research深度研究為復(fù)雜問題規(guī)劃子問題 DAG、并行執(zhí)行、逐分支寫發(fā)現(xiàn)最后匯總成一份帶統(tǒng)一編號引用的報告時間線會實(shí)時展示進(jìn)度。流式問答是如何工作的先檢索、再寫作以一次普通提問為例runQa的執(zhí)行順序是見 lib/qa.ts發(fā)起檢索調(diào)用 Hydra 的/query接口帶上你當(dāng)前選擇的數(shù)據(jù)庫/集合范圍、深度模式與元數(shù)據(jù)過濾條件歸一化結(jié)果把后端返回的片段chunk整理成統(tǒng)一的編號上下文組裝提示詞系統(tǒng)提示要求模型只用檢索到的上下文回答并用[1][2]行內(nèi)引用還附上了最近 8 輪對話歷史流式輸出通過streamChat逐段回調(diào)把文字推送到界面支持隨時停止每個運(yùn)行都掛在 AbortController 上對話里的 Stop 按鈕說停就停。這就是為什么你能看到答案正在被寫出來——它不是先生成完再展示而是檢索完成即開始流式傳輸。行內(nèi)引用與來源面板答案的可信度從黑盒變白盒這是 Ask 最有價值的設(shè)計。答案里的每個[n]都會被轉(zhuǎn)成可點(diǎn)擊的引用按鈕實(shí)現(xiàn)見 lib/citationMarkup.ts點(diǎn)擊后自動展開來源面板并滾動、閃爍定位到對應(yīng)來源卡片。來源面板components/SourcesPanel.tsx提供三層信息來源卡片行內(nèi)聯(lián)展示前 4 張卡片每張卡片含連接器 LogoSlack、GitHub、Confluence…、來源名稱Memory / File / Webpage與對應(yīng)引用編號更多來源收進(jìn)N more按鈕右側(cè)抽屜點(diǎn)擊N more滑出完整來源列表私有來源與網(wǎng)頁搜索結(jié)果帶 和[W#]編號統(tǒng)一排序來源預(yù)覽彈窗點(diǎn)擊卡片即打開預(yù)覽——先顯示被引用的原文片段這正是答案實(shí)際依據(jù)的那段話再按需加載完整文檔底部提供復(fù)制和打開原始文件按鈕。?? 一個安全細(xì)節(jié)預(yù)覽彈窗只允許http/https鏈接在新標(biāo)簽頁打開模型返回的javascript:等危險協(xié)議一律拒絕——引用可點(diǎn)但不可能點(diǎn)進(jìn)去就中招。讓問答更準(zhǔn)的 3 個進(jìn)階技巧切換范圍Scope用頂欄的 ScopeSwitcher 指定查詢搜索哪個數(shù)據(jù)庫、哪些集合檢索會扇出到所有選中的集合組件在 components/ScopeSwitcher.tsx先喂上下文再提問到 Context 頁上傳文件、保存網(wǎng)頁、記錄記憶私有數(shù)據(jù)越豐富檢索命中越好首頁輸入框還會檢測空庫并提醒你去補(bǔ)充善用建議問題輸入框下方的示例如Summarize the Q3 planning doc展示了 Ask 的典型用法——它回答的不只是文檔在哪而是直接基于內(nèi)容給出摘要。寫在最后Open Glean 的 Ask 用一條簡單的鏈路——檢索私有數(shù)據(jù) → 流式寫作 → 行內(nèi)引用 → 來源面板——解決了 AI 問答最關(guān)鍵的信任問題每一句結(jié)論都可以點(diǎn)回原文出處。項(xiàng)目采用 Apache-2.0 協(xié)議見 LICENSE技術(shù)棧僅 Next.js React Hydra SDK輕量到可以今天下午就跑起來。從你的第一批筆記開始提問吧第二大腦已經(jīng)就位 【免費(fèi)下載鏈接】open-gleanAn open-source AI platform for knowledge work. Connect your apps, find answers, and get work done.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-glean創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 掌握Open Glean的Ask：在私有數(shù)據(jù)上流式問答，答案實(shí)時附帶行內(nèi)引用與來源面板
掌握Open Glean的Ask在私有數(shù)據(jù)上流式問答答案實(shí)時附帶行內(nèi)引用與來源面板【免費(fèi)下載鏈接】open-gleanAn open-source AI platform for knowledge work. Connect your apps, find answers, and get work done.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-gleanOpen Glean 是一個開源的 AI 知識工作平臺把你的私有數(shù)據(jù)接入 Hydra DB用它的核心功能 Ask 在記憶、文件與已連接應(yīng)用上提問——答案逐字流式輸出每句話都帶可點(diǎn)擊的行內(nèi)引用 [1]全部出處還能在專屬來源面板中核對。這就是第二大腦該有的樣子。為什么敢信Ask 的檢索 → 作答 → 引用三步閉環(huán)Ask 不是直接問大模型。它的每個問題都走一條完整流水線檢索上下文先在你的 Hydra 數(shù)據(jù)庫里搜索相關(guān)內(nèi)容最多取 8 條命中片段流式作答把檢索結(jié)果編號后交給 LLM答案一個字一個字地流進(jìn)對話窗口引用來源模型必須用[1]、[2]這樣的編號標(biāo)注依據(jù)前端再把編號變成可點(diǎn)擊的行內(nèi)引用。整條鏈路的調(diào)度邏輯在 lib/qa.ts 中值得收藏研究。3 步快速上手本地跑起 Open Glean 并提問第 1 步克隆并啟動git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-glean cd open-glean npm ci npm run dev第 2 步配置環(huán)境變量把.env.example復(fù)制為.env.local至少填入OPEN_GLEAN_SESSION_SECRET任意 16 位以上隨機(jī)字符串用于加密密鑰會話 Cookie。第 3 步連接數(shù)據(jù)與模型開始提問打開http://localhost:3000按引導(dǎo)Connect粘貼你的 Hydra DB API Key 并選擇一個數(shù)據(jù)庫Settings填入 OpenRouter或任意 OpenAI 兼容Key 并挑選模型直接在首頁提問或先到 Context 頁面補(bǔ)充文件、筆記、網(wǎng)頁等上下文。 沒有配置 LLM 也能用Ask 會自動降級為僅檢索模式照樣返回帶來源的命中片段只是不生成書面答案。Ask 輸入框詳解3 個開關(guān)決定答案的深度首頁中央的輸入框components/AskSearchBar.tsx下方有三個控制項(xiàng)是新手最容易忽略的隱藏菜單控件作用適合場景 Web開啟 OpenRouter 網(wǎng)頁搜索插件實(shí)時聯(lián)網(wǎng)結(jié)果與私有來源并列引用私有數(shù)據(jù)不夠新或不夠全時? Fast / Deep / ? Research三檔作答深度見下方說明按問題復(fù)雜度切換 Filters按元數(shù)據(jù) key/value 精確過濾如provider: jira數(shù)據(jù)量大時圈定范圍三種深度模式的定義在 lib/chatMode.tsFast快速混合檢索日常問題首選Deep圖譜增強(qiáng)檢索會利用知識圖譜關(guān)系更準(zhǔn)但稍慢Research深度研究為復(fù)雜問題規(guī)劃子問題 DAG、并行執(zhí)行、逐分支寫發(fā)現(xiàn)最后匯總成一份帶統(tǒng)一編號引用的報告時間線會實(shí)時展示進(jìn)度。流式問答是如何工作的先檢索、再寫作以一次普通提問為例runQa的執(zhí)行順序是見 lib/qa.ts發(fā)起檢索調(diào)用 Hydra 的/query接口帶上你當(dāng)前選擇的數(shù)據(jù)庫/集合范圍、深度模式與元數(shù)據(jù)過濾條件歸一化結(jié)果把后端返回的片段chunk整理成統(tǒng)一的編號上下文組裝提示詞系統(tǒng)提示要求模型只用檢索到的上下文回答并用[1][2]行內(nèi)引用還附上了最近 8 輪對話歷史流式輸出通過streamChat逐段回調(diào)把文字推送到界面支持隨時停止每個運(yùn)行都掛在 AbortController 上對話里的 Stop 按鈕說停就停。這就是為什么你能看到答案正在被寫出來——它不是先生成完再展示而是檢索完成即開始流式傳輸。行內(nèi)引用與來源面板答案的可信度從黑盒變白盒這是 Ask 最有價值的設(shè)計。答案里的每個[n]都會被轉(zhuǎn)成可點(diǎn)擊的引用按鈕實(shí)現(xiàn)見 lib/citationMarkup.ts點(diǎn)擊后自動展開來源面板并滾動、閃爍定位到對應(yīng)來源卡片。來源面板components/SourcesPanel.tsx提供三層信息來源卡片行內(nèi)聯(lián)展示前 4 張卡片每張卡片含連接器 LogoSlack、GitHub、Confluence…、來源名稱Memory / File / Webpage與對應(yīng)引用編號更多來源收進(jìn)N more按鈕右側(cè)抽屜點(diǎn)擊N more滑出完整來源列表私有來源與網(wǎng)頁搜索結(jié)果帶 和[W#]編號統(tǒng)一排序來源預(yù)覽彈窗點(diǎn)擊卡片即打開預(yù)覽——先顯示被引用的原文片段這正是答案實(shí)際依據(jù)的那段話再按需加載完整文檔底部提供復(fù)制和打開原始文件按鈕。?? 一個安全細(xì)節(jié)預(yù)覽彈窗只允許http/https鏈接在新標(biāo)簽頁打開模型返回的javascript:等危險協(xié)議一律拒絕——引用可點(diǎn)但不可能點(diǎn)進(jìn)去就中招。讓問答更準(zhǔn)的 3 個進(jìn)階技巧切換范圍Scope用頂欄的 ScopeSwitcher 指定查詢搜索哪個數(shù)據(jù)庫、哪些集合檢索會扇出到所有選中的集合組件在 components/ScopeSwitcher.tsx先喂上下文再提問到 Context 頁上傳文件、保存網(wǎng)頁、記錄記憶私有數(shù)據(jù)越豐富檢索命中越好首頁輸入框還會檢測空庫并提醒你去補(bǔ)充善用建議問題輸入框下方的示例如Summarize the Q3 planning doc展示了 Ask 的典型用法——它回答的不只是文檔在哪而是直接基于內(nèi)容給出摘要。寫在最后Open Glean 的 Ask 用一條簡單的鏈路——檢索私有數(shù)據(jù) → 流式寫作 → 行內(nèi)引用 → 來源面板——解決了 AI 問答最關(guān)鍵的信任問題每一句結(jié)論都可以點(diǎn)回原文出處。項(xiàng)目采用 Apache-2.0 協(xié)議見 LICENSE技術(shù)棧僅 Next.js React Hydra SDK輕量到可以今天下午就跑起來。從你的第一批筆記開始提問吧第二大腦已經(jīng)就位 【免費(fèi)下載鏈接】open-gleanAn open-source AI platform for knowledge work. Connect your apps, find answers, and get work done.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-glean創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考