local-rag-example

结合Langchain和Streamlit技术构建本地化聊天式PDF应用

RAG Langchain Streamlit ChatPDF Ollama Github 开源项目

优化描述，以如何在本地机器上快速建立和运行ChatPDF为核心，突出其隐私保护和成本效益的特点。进一步细化技术栈的用途，即Langchain、Ollama和Streamlit如何具体提升操作效率和用户界面体验。

PDFChat - PDF文件智能对话工具，提升文档处理效率

GPT3.5GithubOpenAI EmbeddingsPDFChatStreamlitlangchain开源项目

PDFChat是一款利用langchain、OpenAI Embeddings和GPT3.5技术实现与PDF文档对话的工具。通过Streamlit界面，用户能够上传PDF文件并轻松互动，从而简化文档处理。安装指南详尽，包括克隆项目、创建和激活conda环境、安装依赖包以及配置OpenAI API Key。应用程序在本地运行后，即可使用这款便捷的PDF聊天工具。

rag-chatbot - RAG聊天机器人支持多PDF智能对话和灵活部署

GithubGradioHuggingfacePDF聊天RAG开源项目本地运行

rag-chatbot项目采用检索增强生成(RAG)技术，实现了与多个PDF文档的智能交互。系统支持本地运行和Kaggle环境，可灵活选择Huggingface或Ollama的各类模型。其特色功能包括多PDF并行处理、跨语言对话潜力和简易部署流程。项目持续优化中，未来将引入高级文档管理和ReAct Agent等功能，适用于研究、教育和企业等多种场景。

ChatPDF - 本地LLM驱动的全能文件检索与问答系统

ChatPDFGithubLLMRAGgradio中英文混合文档开源项目

ChatPDF是一个基于本地LLM的文件检索和知识问答系统，支持包括PDF、docx在内的多种文件格式。系统集成了多项算法优化功能，例如Chinese chunk切分、embedding优化和检索匹配等，致力于提高RAG的准确率。此外，系统通过使用reranker模块和扩展上下文功能优化查询的精确度。基于gradio开发，该系统支持简便的Web服务启动，便于在本地环境搭建和使用。

renumics-rag - 使用Renumics RAG进行检索增强生成数据的探索和可视化

GithubLangChainOpenAIPoetryRenumics RAGStreamlit开源项目

Renumics RAG项目使用LangChain和Streamlit实现检索增强生成助手。通过简单的虚拟环境配置，支持GPU和CPU用户可以快速安装相关依赖项。提供对HTML文件的文档索引和通过命令行或Web应用进行文档检索和问题解答的功能。支持OpenAI、Hugging Face模型的集成，并能使用Renumics Spotlight进行数据的交互式探索，帮助用户了解RAG系统的性能与数据分布。

Advanced_RAG - 深入探索RAG和Langchain框架在语言理解中的应用

Advanced_RAGGithubLLMsLangchainMulti Query RetrieverSelf-Reflection-RAG开源项目

该项目通过Python笔记本展示了RAG的高级技术，旨在优化大型语言模型(LLMs)的知识丰富度和上下文感知能力。从基础流程到多查询检索、自我反思、和自适应代理等高级架构，全面覆盖了核心组件及其工作方式。项目提供了构建RAG应用的详细指南，展示了如何通过Langchain框架提升文本生成的准确性和信息丰富度。内容包括查询转换、数据源路由和向量数据库索引等关键技术，为LLM应用提供坚实支持。

mychatGPT - 高级文档助手，支持智能文档摘要与对话历史追踪

GithubRAG Agent对话历史开源项目文档助手文档总结用户意图检测

此项目是一个高级RAG（检索增强生成）代理，能从简单的PDF聊天机器人进化为访问对话历史、检索上下文、总结文档并回答跟进问题的智能助手。用户可上传PDF、TXT和DOCX文件，通过浏览器启动Streamlit应用程序，自然查询文档摘要和深入问题，并具有对话历史和逻辑意图判断功能，确保响应准确。

rags - 使用自然语言从数据源创建RAG管道

GithubOpenAIRAGsStreamlit开源项目数据管道自然语言处理

RAGs是一个基于Streamlit的应用程序，使用自然语言从数据源创建RAG管道。用户可以描述任务和参数，查看和修改生成的参数，并通过RAG代理查询数据。项目支持多种LLM和嵌入模型，默认使用OpenAI构建代理。该应用程序提供了一个标准的聊天界面，能够通过Top-K向量搜索或总结功能满足查询需求。了解更多关于安装和配置的信息，请访问GitHub页面或加入Discord社区。

langchain-chatbot - 利用Langchain和Streamlit打造多样化聊天机器人

GithubLLMLangchainStreamlit应用开发开源项目聊天机器人

该开源项目展示了如何使用Langchain和Streamlit创建多功能聊天机器人。项目涵盖基础对话、上下文感知、互联网访问、文档查询、SQL数据库交互和网站内容交互等应用场景。提供完整代码实现和在线演示，支持本地运行及Docker部署。对于想要学习如何利用语言模型构建实用AI应用的开发者来说，这是一个很好的参考资源。

local-rag - 开源离线增强生成系统，支持多源数据和流式响应

GithubLLMs支持Local RAG开源软件开源项目数据安全离线嵌入

Local RAG是一个开源离线增强生成工具，旨在无需第三方依赖即可处理多种数据源（包含本地文件、GitHub仓库与网站）。该系统通过集成大型语言模型安全高效地处理数据，支持离线嵌入技术、流式数据响应、会话历史记忆和会话数据导出，尤其适合对隐私要求高的使用环境。

local_llama - 本地LLM驱动的离线文档对话系统支持多种文件格式

GithubLocal Llama向量数据库开源项目文档处理本地语言模型离线聊天

Local Llama是一个基于本地LLM的离线文档对话系统。该项目支持PDF、TXT、DOCX等多种文件格式，使用Ollama集成本地LLM，实现完全离线运行。系统采用持久化向量数据库存储文档索引，通过Streamlit提供用户界面。Local Llama无需依赖云服务，确保数据隐私和离线访问，为用户提供安全、高效的文档交互体验。

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