LocalPdfChatRAG：支持本地多源PDF文档问答的智能聊天工具

综合介绍

LocalPdfChatRAG是一个开源项目，旨在通过结合本地PDF文档和检索增强生成（RAG）模型，实现智能聊天功能。该项目允许用户上传PDF文档，并通过自然语言提问的方式，从文档中获取相关信息。LocalPdfChatRAG利用先进的自然语言处理技术，提供高效、准确的文档内容检索和问答服务，适用于学术研究、企业文档管理等多种场景。

功能列表

• PDF文档上传：用户可以上传本地PDF文档，系统会自动解析并提取文本内容。
• 自然语言问答：用户可以通过自然语言提问，系统会从上传的PDF文档中检索相关信息并生成回答。
• 多源信息整合：支持结合本地PDF文档和网络搜索结果，提供更全面的回答。
• 向量化处理：利用嵌入模型对文本进行向量化处理，提升检索和问答的准确性。
• 环境变量配置：支持通过.env文件配置API密钥和其他参数，方便用户自定义设置。

使用帮助

安装流程

1. 克隆项目：在终端中运行以下命令克隆项目代码：

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

2. 安装依赖：进入项目目录并安装所需依赖：

   cd Local_Pdf_Chat_RAG
pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量：在项目根目录下创建一个.env文件，并添加以下内容：

   SERPAPI_KEY=your_serpapi_key

将your_serpapi_key替换为您的SerpAPI密钥。

使用流程

1. 启动服务：在终端中运行以下命令启动服务：

   python rag_demo.py

2. 上传PDF文档：打开浏览器访问本地服务地址，上传您需要处理的PDF文档。
3. 提问：在输入框中输入您的问题，系统会从上传的PDF文档中检索相关信息并生成回答。

详细功能操作

• PDF文档上传：点击上传按钮，选择本地PDF文件，系统会自动解析文档内容并存储到数据库中。
• 自然语言问答：在输入框中输入问题，例如“这篇论文的主要结论是什么？”，系统会从PDF文档中提取相关段落并生成回答。
• 多源信息整合：系统不仅会从本地PDF文档中检索信息，还会通过SerpAPI进行网络搜索，整合多源信息提供更全面的回答。
• 向量化处理：系统使用SentenceTransformer模型对文本进行向量化处理，确保检索和问答的高准确性。
• 环境变量配置：用户可以通过修改.env文件中的参数，配置API密钥、搜索引擎等，满足个性化需求。