Chat With Your Docs

与文档进行自然语言对话的Python应用

普通产品聊天PythonPDF

Chat With Your Docs 是一个Python应用程序，允许用户与多种文档格式（如PDF、网页和YouTube视频）进行对话。用户可以使用自然语言提问，应用程序将基于文档内容提供相关回答。该应用利用语言模型生成准确答案。请注意，应用仅回应与加载的文档相关的问题。

目标受众包括研究人员、学生、教师和任何需要从文档中快速提取信息的用户。该产品适合需要处理大量文档并从中获取信息的用户，因为它可以自动化信息检索和问答过程，节省时间并提高效率。

研究人员使用Chat With Your Docs从学术论文中提取关键信息。
学生利用该应用从教科书中获取学习资料的摘要。
教师使用该应用快速回答学生关于课程材料的问题。

下载并安装所需的Ollama库。
拉取将要使用的聊天模型，例如LLAMA2、MISTRAL和GEMMA。
创建并激活新的Python 3.9环境。
克隆仓库到本地机器。
安装所需的依赖项。

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browser-use — 开源的网页自动化库，支持任何大型语言模型（LLM）

MobileLLM-1B — Meta 开发的子十亿参数语言模型，适用于设备端应用。

MobileLLM-350M — 高效优化的子十亿参数语言模型，专为设备端应用设计

Data Formulator — AI驱动的数据可视化工具

Zamba2-7B — 高效能小型语言模型

Entropy-based sampling — 基于熵的采样技术，优化模型输出的多样性和准确性

rStar — 通过自博弈相互推理，提升小型语言模型的解决问题能力。

iText2KG — 利用大型语言模型增量构建知识图谱

Grok-2 — 前沿语言模型，具有先进的推理能力。

IncarnaMind — 通过GPT等大型语言模型与你的文档对话

Meta Llama 3.1-405B — 大型多语言预训练语言模型

DCLM-baseline — 高性能语言模型基准测试数据集

Datalore — AI驱动的数据分析工具

Arcee Spark — 高效紧凑的7B参数语言模型

multi-token prediction — 多令牌预测模型，提升语言模型的效率与性能

MDLM — 一种高效的遮蔽扩散语言模型。

Samba — 高效无限上下文语言模型的官方实现

HippoRAG — 基于人类长期记忆的新型RAG框架

Glasp Web Highlighter — Web高亮器，可用于PDF和网站。免费且易于使用。高亮和注释PDF、网站和YouTube视频。

MAP-NEO — 一个完全开源的大型语言模型，提供先进的自然语言处理能力。

Trustworthy Language Model (TLM) — 在浏览器中尝试Cleanlab的可信任语言模型（TLM）

WildChat — 一个由真实世界用户与ChatGPT交互构成的语料库。

LMSYS Chatbot Arena — 在线聊天机器人竞技场，比较不同语言模型的表现。

LLaVA++ — 扩展LLaVA模型，集成Phi-3和LLaMA-3，提升视觉与语言模型的交互能力。

OpenELM — OpenELM是一套高效的语言模型家族，具备开源训练和推理框架。

Explainit — 创建一个AI驱动的聊天机器人，用于您的文档网站

Cappy — 一款小型评分器,提升大型多任务语言模型性能

KarpathyLLMChallenge — 深入理解语言模型中的标记化过程

HuggingChat Assistants — 创建和使用自定义聊天机器人，基于HuggingFace的开源模型。