LocalPdfChatRAG：マルチソースPDFドキュメントのローカルQ&Aをサポートするインテリジェントなチャットツール

はじめに

ローカルPDFチャットRAGは、ローカルPDFドキュメントとRAG（Retrieval Augmented Generation）モデルを組み合わせることで、インテリジェントなチャットを可能にすることを目的としたオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトでは、ユーザがPDFドキュメントをアップロードし、自然言語の質問を通して、ドキュメントから関連情報を取得することができます。 ローカルPDFチャットRAGは高度な自然言語処理技術を活用し、学術研究や企業の文書管理など幅広いシーンで、効率的で正確な文書コンテンツ検索とQ&Aサービスを提供しています。

機能一覧

• PDF文書のアップロードユーザーはローカルのPDFドキュメントをアップロードすることができ、システムは自動的にテキストコンテンツを解析し、抽出します。
• 自然言語クイズユーザは自然言語で質問することができ、システムはアップロードされたPDF文書から関連情報を検索し、回答を生成します。
• マルチソース情報統合より包括的な回答を提供するために、ローカルのPDF文書とウェブ検索結果を組み合わせることをサポート。
• ベクトル化検索とQ&Aの精度を向上させるための埋め込みモデルを用いたテキストのベクトル化。
• 環境変数の設定ユーザー定義設定のための.envファイルによるAPIキーとその他のパラメーターのコンフィギュレーションをサポートします。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. クローンプロジェクトターミナルで以下のコマンドを実行し、プロジェクトコードをクローンする：

   git clone https://github.com/weiwill88/Local_Pdf_Chat_RAG.git

2. 依存関係のインストールプロジェクト・ディレクトリに移動し、必要な依存関係をインストールする：

   cd Local_Pdf_Chat_RAG
pip install -r requirements.txt

3. 環境変数の設定を作成する。.envファイルに以下を追加する：

   SERPAPI_KEY=your_serpapi_key

そうしれいかんyour_serpapi_keySerpAPIキーと置き換えてください。

使用プロセス

1. サービス開始ターミナルで以下のコマンドを実行し、サービスを開始する：

   python rag_demo.py

2. PDF文書のアップロードブラウザーを開いてローカル・サービス・アドレスにアクセスし、処理が必要なPDF文書をアップロードします。
3. 質問をする入力ボックスに質問を入力すると、システムがアップロードされたPDF文書から関連情報を検索し、回答を生成します。

詳細な機能操作

• PDF文書のアップロードアップロードボタンをクリックし、ローカルのPDFファイルを選択し、システムは自動的にドキュメントの内容を解析し、データベースに格納されます。
• 自然言語クイズ例えば、「この論文の主な結論は何ですか？システムはPDF文書から関連する段落を抽出し、答えを生成します。
• マルチソース情報統合このシステムは、ローカルのPDF文書から情報を取得するだけでなく、SerpAPIを通じてウェブ検索も行い、複数の情報源を統合して、より包括的な回答を提供します。
• ベクトル化このシステムはSentenceTransformerモデルを使ってテキストをベクトル化し、検索とQ&Aの精度を高めている。
• 環境変数の設定ユーザは.envファイルのパラメータを変更することで、APIキーや検索エンジンなどを個々のニーズに合わせて設定することができます。