ChatPDF - 本地LLM驱动的全能文件检索与问答系统

项目介绍：ChatPDF

ChatPDF 是一个基于本地语言模型（LLM）实现检索知识问答的开源项目，着重于简化用户与各种文档格式的互动。通过与文档自然对话的方式，用户能够快速从中获取有用的信息。项目采用轻量版的 GraphRAG 架构，支持灵活的模型部署和数据交互，是信息查询和管理的创新工具。

轻量级GraphRAG实现
ChatPDF 提供 local 模式支持的关系图检索和文档问答功能。同时，它兼容多个 API，包括 Openai API、Deepseek API 和 Ollama API，并可扩展支持更多 LLM。项目支持多种嵌入技术，如 openai、text2vec、huggingface 和 sentence-transformers 等，优化了检索和回答的速度和准确性。
多样化的模型与格式支持
ChatPDF 支持多种开源 LLM 模型，包括 ChatGLM3-6b、Chinese-LLaMA-Alpaca-2、Baichuan 和 YI 等。同时，它可以处理多种文件格式，如 PDF、docx、markdown 和 txt，极大提高了项目的实用性和兼容性。
RAG 精度优化
为提升检索问答的准确率，项目对 RAG 的多个方面进行了优化，包括对于中文和英文混合文档的分块优化、采用 text2vec 中的句子嵌入技术来提升匹配精度，以及使用 rank_BM25 和 reranker 模块进行检索候选集的排序和筛选，从而提升检索结果的准确性。
Gradio 对话页面
项目基于 Gradio 开发了 RAG 对话页面，用户可以通过简单的页面流式地与文档进行对话，体验便捷的信息获取过程。

用户可以通过运行以下命令来安装项目所需要的依赖：

pip install -r requirements.txt

建议 Windows 用户通过 WSL 在 Linux 上进行安装，以提高性能。

可以使用以下命令运行 RAG 示例：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python rag.py

通过运行以下命令来启动 Gradio 的 Web 服务，让用户在浏览器中进行交互：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python webui.py --corpus_files data/sample.pdf --share

用户可以在浏览器中访问 http://localhost:7860 来查看并使用 ChatPDF。

在运行 GraphRAG 示例之前，请设置 OpenAI 的 API 密钥：

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

接着通过以下命令启动示例：

python graphrag_demo.py

如有建议或改进意见，可通过 GitHub Issues 或邮箱与开发团队联系。此外，开发者还可通过微信加群参与讨论和贡献。

ChatPDF 在 Apache License 2.0 许可协议下发布，可用于商业用途。使用时请注明项目链接和授权信息。

ChatPDF 项目欢迎社区的贡献和优化。有关医学领域的 GPT 模型训练，可以参考关联项目 MedicalGPT。

ChatPDF 是一个致力于提升文档交互便捷性和信息检索准确性的工具，适合各类需要高效文档处理的用户。