일반 소개
로컬PDF채팅RAG는 로컬 PDF 문서와 검색 증강 생성(RAG) 모델을 결합하여 지능형 채팅을 가능하게 하는 것을 목표로 하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트를 통해 사용자는 PDF 문서를 업로드하고 자연어 질문을 통해 문서에서 관련 정보를 얻을 수 있습니다.PDF채팅RAG는 고급 자연어 처리 기술을 활용하여 학술 연구 및 기업 문서 관리 등 다양한 시나리오에 효율적이고 정확한 문서 콘텐츠 검색 및 Q&A 서비스를 제공합니다.

기능 목록
- PDF 문서 업로드사용자가 로컬 PDF 문서를 업로드하면 시스템이 자동으로 텍스트 콘텐츠를 구문 분석하고 추출합니다.
- 자연어 퀴즈사용자가 자연어로 질문하면 시스템이 업로드된 PDF 문서에서 관련 정보를 검색하여 답변을 생성합니다.
- 다중 소스 정보 통합로컬 PDF 문서와 웹 검색 결과를 결합하여 보다 포괄적인 답변을 제공하는 기능 지원.
- 벡터화임베딩 모델을 사용하여 텍스트를 벡터화하여 검색 및 Q&A 정확도를 개선합니다.
- 환경 변수 구성사용자 정의 설정을 위해 .env 파일을 통한 API 키 및 기타 매개변수 구성을 지원합니다.
도움말 사용
설치 프로세스
- 복제 프로젝트터미널에서 다음 명령을 실행하여 프로젝트 코드를 복제합니다:
git clone https://github.com/weiwill88/Local_Pdf_Chat_RAG.git
- 종속성 설치프로젝트 디렉토리로 이동하여 필요한 종속성을 설치합니다:
cd Local_Pdf_Chat_RAG
pip install -r requirements.txt
- 환경 변수 구성만들기
.env
파일을 열고 다음을 추가합니다:
SERPAPI_KEY=your_serpapi_key
최고 사령관(군)your_serpapi_key
SerpAPI 키로 교체합니다.
사용 프로세스
- 서비스 시작터미널에서 다음 명령을 실행하여 서비스를 시작합니다:
python rag_demo.py
- PDF 문서 업로드: 브라우저를 열어 로컬 서비스 주소에 액세스하고 처리해야 하는 PDF 문서를 업로드합니다.
- 질문하기입력란에 질문을 입력하면 시스템이 업로드된 PDF 문서에서 관련 정보를 검색하여 답변을 생성합니다.
세부 기능 작동
- PDF 문서 업로드업로드 버튼을 클릭하고 로컬 PDF 파일을 선택하면 시스템이 자동으로 문서 내용을 구문 분석하여 데이터베이스에 저장합니다.
- 자연어 퀴즈입력 상자에 질문(예: "이 논문의 주요 결론은 무엇인가요?")을 입력합니다. 시스템이 PDF 문서에서 관련 단락을 추출하여 답변을 생성합니다.
- 다중 소스 정보 통합이 시스템은 로컬 PDF 문서에서 정보를 검색할 뿐만 아니라 SerpAPI를 통해 웹 검색을 수행하여 여러 정보 소스를 통합하여 보다 포괄적인 답변을 제공합니다.
- 벡터화이 시스템은 SentenceTransformer 모델을 사용하여 텍스트를 벡터화하여 검색 및 Q&A에서 높은 정확도를 보장합니다.
- 환경 변수 구성.env 파일의 매개변수를 수정하여 개별 요구사항에 맞게 API 키, 검색 엔진 등을 구성할 수 있습니다.
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