Discutez avec vos documents

Application Python permettant une conversation en langage naturel avec vos documents.

Produit OrdinaireChatPythonPDF

Chat With Your Docs est une application Python permettant aux utilisateurs de dialoguer avec divers formats de documents, tels que les PDF, les pages web et les vidéos YouTube. Les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel, et l'application fournira des réponses pertinentes basées sur le contenu du document. L'application utilise un modèle linguistique pour générer des réponses précises. Veuillez noter que l'application répond uniquement aux questions liées au document chargé.

Prend en charge plusieurs formats de documents
notamment les PDF
les pages web et les vidéos YouTube.
Utilise la technique de traitement du langage naturel pour permettre aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel.
Utilise un modèle linguistique pour générer une représentation vectorielle du contenu du document afin d'effectuer une correspondance sémantique.
Génère une réponse en fonction de la question de l'utilisateur et du contenu du document.
Permet de configurer différents fournisseurs et modèles de modèles linguistiques.
Les utilisateurs peuvent choisir d'ajouter des documents pour les tâches de recherche.
Offre des fonctionnalités d'annulation et de suppression de l'historique de conversation.

Le public cible comprend les chercheurs
les étudiants
les enseignants et toute personne ayant besoin d'extraire rapidement des informations de documents. Ce produit convient aux utilisateurs devant traiter un grand nombre de documents et en extraire des informations
car il automatise le processus de recherche d'informations et de questions-réponses
ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer l'efficacité.

Les chercheurs utilisent Chat With Your Docs pour extraire des informations clés d'articles scientifiques.
Les étudiants utilisent l'application pour obtenir des résumés de leurs manuels scolaires.
Les enseignants utilisent l'application pour répondre rapidement aux questions des élèves concernant le matériel pédagogique.

Téléchargez et installez la bibliothèque Ollama requise.
Téléchargez le modèle de conversation à utiliser
tels que LLAMA2
MISTRAL et GEMMA.
Créez et activez un nouvel environnement Python 3.9.

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Nombre total de visites mensuelles

474564576

Taux de rebond

36.20%

Nombre moyen de pages par visite

6.1

Durée moyenne de la visite

00:06:34

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Discutez avec vos documents — Application Python permettant une conversation en langage naturel avec vos documents.

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Discutez avec vos documents Alternatives

Discutez avec vos documents — Application Python permettant une conversation en langage naturel avec vos documents.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B est un modèle d'expert mixte de 16 milliards de paramètres, entraîné avec l'optimiseur Muon, conçu pour une génération de langage efficace.

KET-RAG — KET-RAG est un framework de génération enrichie par la recherche et intégrant un graphe de connaissances, conçu pour l'indexation efficace de documents et la génération de réponses.

Zyphra — Zyphra est une entreprise spécialisée dans l'intelligence artificielle, offrant des modèles de conversation et des services associés.

Xwen-Chat — Xwen-Chat est un ensemble de modèles linguistiques de grande taille spécialisé dans les dialogues en chinois, offrant plusieurs versions de modèles et des services de génération de langage.

MiniMax-01 — Modèle linguistique puissant disposant de 456 milliards de paramètres au total, capable de traiter un contexte jusqu'à 4 millions de jetons.

YuLan-Mini — Un modèle linguistique léger et performant de 240 millions de paramètres

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modèle linguistique performant pour l'anglais, adapté à diverses tâches.

OpenScholar — Modèle linguistique amélioré par la recherche pour la synthèse de littérature scientifique

OLMo 2 13B — Modèle linguistique performant spécialisé dans les benchmarks académiques anglais

OLMo 2 — Modèle linguistique entièrement ouvert de pointe

Dokko — Plateforme conversationnelle d'IA pour le partage des connaissances

browser-use — Bibliothèque d'automatisation web open source, compatible avec tous les grands modèles linguistiques (LLM)

MobileLLM-1B — Modèle linguistique de Meta comportant moins d'un milliard de paramètres, adapté aux applications embarquées.

MobileLLM-350M — Modèle linguistique optimisé de moins d'un milliard de paramètres, conçu pour les applications embarquées.

Data Formulator — Outil de visualisation de données piloté par l'IA

Zamba2-7B — Modèle linguistique compact haute performance

rag-chatbot — Un chatbot capable de dialoguer localement avec plusieurs fichiers PDF.

Échantillonnage basé sur l'entropie — Technique d'échantillonnage basée sur l'entropie, optimisant la diversité et la précision des sorties du modèle.

iText2KG — Construction incrémentale de graphes de connaissances à l'aide de grands modèles linguistiques

Grok-2 — Modèle linguistique de pointe doté de capacités de raisonnement avancées.

IncarnaMind — Dialoguez avec vos documents grâce à des grands modèles de langage comme GPT.

Meta Llama 3.1-405B — Grand modèle linguistique préentraîné multilingue

DCLM-baseline — Jeu de données de référence pour les modèles linguistiques performants

Datalore — Outil d'analyse de données piloté par l'IA

Arcee Spark — Modèle linguistique performant et compact de 7 milliards de paramètres

june — Robot conversationnel vocal local, respectueux de la vie privée, sans connexion internet requise.

Prédiction multi-jetons — Modèle de prédiction multi-jetons améliorant l'efficacité et les performances des modèles linguistiques.

Samba — Implémentation officielle d'un modèle linguistique efficace à contexte illimité.