PDF-Frage-Antwortsystem mit Abrufen-Generation (RAG)
Dieses Projekt ist ein ausgeklügeltes Fragen-Answer-System, mit dem kontextbezogene Antworten aus PDF-Dokumenten extrahiert und bereitgestellt werden sollen. Durch die Integration von RAG-Techniken (Advanced Retrieval-Augmented Generation) und modernsten KI-Modellen ermöglicht das System den Benutzern, mit ihren Dokumenten effizienter und intelligenter zu interagieren.
Anwendungsfälle
- Akademische Forschung : Erkenntnisse aus Forschungsarbeiten, Berichten oder Studien schnell.
- Professionelle Analyse : Lange Verträge, Whitepaper oder Handbücher mit Leichtigkeit navigieren.
- Alltägliche Verwendung : Vereinfachen Sie die Interaktionen mit dichten oder komplexen PDF -Dokumenten.
Schlüsselmerkmale
- PDF -Verarbeitung : PDF -Dokumente hochladen und verarbeiten zur Analyse.
- Interaktive Q & A : Geben Sie natürliche Fragen ein und erhalten Sie präzise Antworten basierend auf Dokumentinhalten.
- Erweitertes Abrufen : Verwendet die vektorbasierte Indexierung und Ähnlichkeitsbewertung für genaues Abrufen von Inhalten.
- Benutzerfreundliche Schnittstelle : Eine mit Stromnutzung erstellte Webanwendung sorgt für eine einfache Nutzung und Zugänglichkeit.
Technologien verwendet
Frontend: Streamlit Backend: Python Machine Learning: Huggingface -Transformatoren für Textgenerierung VectorStoreIndex Für eine verbesserte Genauigkeit für eine verbesserte Genauigkeit
Installation und Setup
- Klonen Sie das Repository :
git clone https://github.com/your-repo-name.git
cd your-repo-name
- Führen Sie die Anwendung aus: Starten Sie die Streamlit -Anwendung:
Laden Sie eine PDF hoch und beginnen Sie mit Abfragen
- Laden Sie Ihre gewünschte PDF -Datei über die Anwendungsschnittstelle hoch.
- Geben Sie Fragen ein und rufen Sie kontextuell genaue Antworten ab.
Wie es funktioniert
PDF -Verarbeitung :
- Das System liest und verarbeitet das hochgeladene PDF und spaltet es für die Indexierung in überschaubare Teile.
Informationsabruf :
- Der indizierte Inhalt wird unter Verwendung erweiterter Einbettungen und Ähnlichkeitsbewertungen abgerufen.
Antwortgenerierung :
- Ein vorgebildetes Sprachmodell erzeugt basierend auf dem abgerufenen Inhalt kontextbewusste und präzise Antworten.
Technologiestapel
- Frontend : Stromlit für eine interaktive und intuitive Benutzererfahrung.
- Backend :
- Umarmung der Transformatoren für das Verständnis und die Generation natürlicher Sprache.
- Vektorbasiertes Abrufen mit benutzerdefinierten Einbettungen.
- Programmiersprache : Python.
Codeübersicht
app.py
- Eine streamlitische Anwendung, die die Benutzeroberfläche bereitstellt.
- Griff PDF -Uploads, Frageneingänge und zeigt Antworten an.
rag.py
- Implementiert die Kernlag -Logik:
- PDF -Verarbeitung : liest und spaltet den PDF in überschaubare Stücke.
- Indexierung : Erstellt einen Vektorindex für ein effizientes Inhaltsabruf.
- Abfrage Engine : Verwendet einen Retriever und einen Postprozessor, um Abfragen zu beantworten.
- Antwortgenerierung : Erzeugt detaillierte Antworten mit einem Transformatormodell.
Verwendungsanweisungen
- Laden Sie eine PDF -Datei hoch.
- Warten Sie, bis das System das Dokument verarbeitet.
- Geben Sie Ihre Frage ein und klicken Sie auf "Antwort abrufen".
- Zeigen Sie die vom System generierte Antwort an.
Zukünftige Verbesserungen
- Support für Multi-Dokument : Aktivieren Sie die Abfragen über mehrere PDF-Dateien hinweg.
- Multisprachiger Unterstützung : Fügen Sie Unterstützung für die Verarbeitung von Dokumenten in mehreren Sprachen hinzu.
- GPU -Unterstützung : Implementieren Sie die GPU -Beschleunigung für schnellere Verarbeitungs- und Antwortzeiten.
- Zusätzliche Formate : Erweitern Sie die Unterstützung auf andere Dokumentformate wie DOCX und TXT.
- Verbesserte Benutzeroberfläche : Verbessern Sie die Benutzeroberfläche mit erweiterten Analyse- und Visualisierungsfunktionen.
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