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Github项目介绍：RAG Agent 文档助理
RAG Agent 项目从一个简单的 PDF 聊天机器人演变为一个复杂的 RAG（增强生成）代理。它不仅能够访问对话历史，还能检索上下文，总结文档，并基于用户的提问和意图检测回答后续问题。
安装步骤
要设置此项目，用户首先需要拥有自己的 OPENAI_API 密钥。接下来，需要确保已安装必要的依赖项。可以通过以下命令来安装：
pip install -r requirements.txt
使用说明
启动 RAG Agent，可以运行以下命令：
python -m streamlit run agentic_rag.py
此操作将在浏览器中启动 Streamlit 应用程序。启动后，用户可以上传 .pdf、.txt、.docx 格式的文档，并开始查询自然语言的总结、深入查询和后续问题！
项目特性
- 对话历史：RAG Agent 能够访问对话历史，以保持上下文并提供更相关的回答。
- 文档摘要：它可以总结文档，为用户提供简明的答案或概述。
- 后续回答：基于先前的互动和当前对话上下文，代理可以回答后续问题。
- 逻辑意图判断：使用逻辑来确定用户意图，确保答复的准确性。
- 支持的文件类型：用户可以在应用程序界面内直接上传和选择
.pdf、.txt、.docx文档。
项目历史
此项目是增强 RAG Agent 能力的持续努力。目前，通过提供的 .py 文件能够演示其功能，同时项目仍在不断发展中。用户可以期待后续更新，因为开发者正将该项目转变为一个功能齐全的应用程序，提升本地执行能力并通过用户友好的界面实现 PDF 选择。
许可协议
项目使用 Apache2.0 许可协议。
通过这个智能的 RAG Agent，享受与文档互动的乐趣！
