rag-chatbot

Un chatbot capable de dialoguer localement avec plusieurs fichiers PDF.

Produit OrdinaireProgrammationchatbotquestion-réponse

rag-chatbot est un modèle de chatbot basé sur l'intelligence artificielle, permettant aux utilisateurs d'interagir avec plusieurs fichiers PDF via un langage naturel. Ce modèle utilise les dernières technologies d'apprentissage automatique, telles que Huggingface et Ollama, pour comprendre le contenu des PDF et générer des réponses. Son importance réside dans sa capacité à traiter un grand volume d'informations documentaires, offrant ainsi aux utilisateurs un service de questions-réponses rapide et précis. Le contexte du produit indique qu'il s'agit d'un projet open source visant à améliorer l'efficacité du traitement de documents grâce à l'innovation technologique. Ce projet est actuellement gratuit et s'adresse principalement aux développeurs et aux passionnés de technologie.

Installation et exécution faciles en local ou sur Kaggle
Utilisation de n'importe quel modèle Huggingface et Ollama
Capacité de traitement de plusieurs fichiers PDF en entrée
Chat multilingue (à venir)
Interface utilisateur simple construite avec Gradio
Prise en charge de Docker et Ngrok pour le déploiement et l'accès

Le public cible est composé de développeurs
de data scientists et d'ingénieurs en machine learning
qui ont souvent besoin de traiter et d'analyser un grand nombre de documents PDF. rag-chatbot peut les aider à extraire rapidement des informations et à améliorer leur productivité.

Les développeurs peuvent l'utiliser pour créer un système de questions-réponses basé sur le contenu des PDF.
Les data scientists peuvent l'utiliser pour récupérer rapidement des informations clés dans les rapports de recherche.
Les ingénieurs en machine learning peuvent l'utiliser pour construire et tester de nouveaux modèles de systèmes de dialogue.

1. Cloner le projet localement : utiliser la commande git clone pour cloner le dépôt.
2. Installer les dépendances : selon la documentation du projet
installer les dépendances nécessaires à l'aide de Docker ou manuellement.
3. Exécuter le modèle : exécuter le script approprié pour démarrer le chatbot.
4. Accéder à l'interface : accéder à l'adresse spécifiée via un navigateur pour commencer à interagir avec les fichiers PDF.

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rag-chatbot Dernière situation du trafic

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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rag-chatbot Alternatives

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

gptme — Assistant personnel IA dans votre terminal, avec outils locaux.

Create-tsi — Boîte à outils d'IA générative RAG pour la génération d'applications IA low-code.

Visualiseur GraphRAG — Un outil web permettant de visualiser et d'explorer les données générées par l'outil Microsoft GraphRAG.

Générateur de llms.txt — Génère un fichier llms.txt pour aider les LLM à utiliser votre site web lors de l'inférence.

Extractous — Outil d'extraction de données non structurées rapide et efficace

Dabarqus — Outil d'intégration de données privées avec les grands modèles linguistiques de l'IA.

curiosity — Projet expérimental d'exploration du chatbot ReAct

Epsilla — Construisez des applications LLM prêtes pour la production sans codage.

MemoryScope — Fournit un système de mémoire à long terme puissant et flexible pour les chatbots LLM.

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

Kotaemon — Outil de discussion basé sur RAG (Retrieval-Augmented Generation) open source, permettant de dialoguer avec des documents.

Techniques RAG — Ensemble révolutionnaire de techniques pour les systèmes de génération augmentée par la recherche.

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

AgentScope — Construction d'applications multi-agents prenant en charge les grands modèles de langage.

Album IA — Album IA : un album photo piloté par l'IA, générant automatiquement les métadonnées des images et permettant de dialoguer avec elles.

LazyLLM — Outil de développement permettant de construire des applications de grands modèles multi-agents à faible code

RAGElo — Outil de classement Elo pour les agents LLM basés sur RAG

DB-GPT — Framework de développement d'applications de données natives pour l'IA

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

Farfalle — Moteur de recherche IA open source, prenant en charge les LLM locaux ou cloud.

Algomax — Simplifie l'évaluation des sorties des modèles LLM et RAG, et offre des informations sur les indicateurs qualitatifs.

Agent M — Framework d'agent principal piloté par un LLM

Freeplay — Outil de prototypage rapide pour les LLM

LangChain — Construire des applications LLM par composition

AutoAgents — Génération automatique d'un framework d'agents intelligents multi-rôles

DeepEval — Framework d'évaluation et de test unitaire pour les LLM

Sidekick — Extension Visual Studio Code, basée sur GPT-4, facilitant la programmation et améliorant l'efficacité.

l1m — Une API proxy utilisée pour extraire des données structurées à partir de texte et d'images, implémentée à l'aide de LLM.

Générateur Firecrawl LLMs.txt — Outil de génération de fichiers texte intégrés à partir de sites Web pour l'entraînement et l'inférence des LLM