Chat With Your Docs

ドキュメントと自然言語で会話できるPythonアプリケーション

一般製品チャットPythonPDF

Chat With Your Docsは、PDF、ウェブページ、YouTube動画など、さまざまなドキュメント形式と対話できるPythonアプリケーションです。ユーザーは自然言語で質問でき、アプリケーションはドキュメントの内容に基づいて関連する回答を提供します。このアプリケーションは、正確な回答を生成するために言語モデルを利用しています。なお、アプリケーションは読み込まれたドキュメントに関連する質問のみに回答します。

PDF、ウェブページ、YouTube動画など、複数のドキュメント形式をサポート。
自然言語処理技術を使用し、ユーザーは自然言語で質問可能。
言語モデルを使用してドキュメントコンテンツのベクトル表現を生成し、意味的なマッチングを行う。
ユーザーの質問とドキュメントの内容に基づいて応答を生成。
さまざまな言語モデルプロバイダーとモデルの設定に対応。
ユーザーは検索タスクのためにドキュメントを追加選択可能。
会話履歴の取り消しおよびクリア機能を提供。

研究者、学生、教師、そしてドキュメントから迅速に情報を抽出する必要があるユーザーを対象としています。大量のドキュメントを処理し、そこから情報を得る必要があるユーザーにとって最適です。情報検索と質疑応答のプロセスを自動化することで、時間と労力を節約し、効率性を向上させることができます。

研究者はChat With Your Docsを使用して、学術論文から重要な情報を抽出する。
学生は、このアプリケーションを使用して教科書から学習資料のサマリーを取得する。
教師は、このアプリケーションを使用して、授業資料に関する生徒からの質問に迅速に答える。

必要なOllamaライブラリをダウンロードしてインストールする。
LLAMA2、MISTRAL、GEMMAなどの使用するチャットモデルを取得する。
新しいPython 3.9環境を作成してアクティブにする。
リポジトリをローカルマシンにクローンする。
必要な依存関係をインストールする。

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Instella — Instellaは、AMDが開発した高性能なオープンソース言語モデルであり、オープンソース言語モデルの発展を加速するために設計されています。

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3Bは、Muon最適化器を用いてトレーニングされた160億パラメータの混合専門家モデルであり、効率的な言語生成を目的としています。

KET-RAG — KET-RAGは、知識グラフを統合した検索強化型生成フレームワークであり、効率的なドキュメント索引と回答生成に使用されます。

Zyphra — Zyphraは、人工知能技術に特化した企業であり、チャットモデルと関連サービスを提供しています。

Xwen-Chat — Xwen-Chatは、日本語対話に特化した大規模言語モデルの集合体であり、複数バージョンのモデルと自然言語生成サービスを提供します。

MiniMax-01 — 4,560億パラメーターを持つ強力な言語モデルで、最大400万トークンのコンテキストを処理可能です。

CAG — リアルタイム検索を必要としない言語モデル拡張手法。知識キャッシュを事前にロードすることで、生成効率を向上させます。

YuLan-Mini — 高効率な2.4億パラメーターの軽量言語モデル

OLMo-2-1124-13B-DPO — 多様なタスクに対応可能な高性能英語言語モデル

OpenScholar — 科学文献合成のための検索拡張型言語モデル

OLMo 2 13B — 高性能の英語学術ベンチマーク言語モデル

OLMo 2 — 最先端、完全にオープンな言語モデル

Extractous — 高速・高効率の非構造化データ抽出ツール

Dokko — 知識共有を促進する対話型AIプラットフォーム

browser-use — あらゆる大規模言語モデル（LLM）に対応した、オープンソースのWeb自動化ライブラリです。

MobileLLM-1B — Metaが開発した10億パラメーター以下の言語モデルで、デバイス上での利用に適しています。

MobileLLM-350M — デバイス向けに設計された、効率的に最適化された10億パラメーター未満の言語モデル

Data Formulator — AI駆動型データ可視化ツール

プロンプトエンジニアリング — 包括的なプロンプトエンジニアリング技術リソース集

Zamba2-7B — 高性能小型言語モデル

rag-chatbot — 複数のPDFファイルとローカルで対話できるチャットボットです。

エントロピーベースサンプリング — エントロピーに基づくサンプリング技術により、モデル出力の多様性と精度を最適化します。

rStar — 自己と対戦する相互推論によって、小型言語モデルの問題解決能力を向上させます。

iText2KG — 大規模言語モデルを用いて知識グラフをインクリメンタルに構築する

Grok-2 — 最先端推論能力を備えた、最新の言語モデルです。

IncarnaMind — GPTなどの大規模言語モデルを使用して、ドキュメントと対話します。

Meta Llama 3.1-405B — 大規模多言語事前学習済み言語モデル

DCLM-baseline — 高性能言語モデルベンチマーク用データセット

Datalore — AI駆動型データ分析ツール