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。

RAGxplorer - 视觉化检索增强生成(RAG)工具的开创者

GithubRAGxplorerRetrieval Augmented GenerationStreamlit使用安装开源项目

RAGxplorer是开源工具，旨在为检索增强生成（RAG）技术提供直观的视觉化展示。该工具支持PDF文档的分析和查询，提供包括Jupyter和Colab在内的多种教程，适用于数据呈现与分析。

gpt4-pdf-chatbot-langchain - 利用GPT-4和LangChain技术为PDF文件开发ChatGPT聊天机器人

GPT-4GithubLangChainOpenAIPDF文件Pinecone开源项目

该项目引入GPT-4 API和LangChain框架，旨在为大型PDF文件创建ChatGPT聊天机器人。技术栈包括Pinecone、TypeScript、OpenAI和Next.js，LangChain则简化了AI/LLM应用开发。关于开发流程的视频教程和视觉指南可为用户提供详尽指导。

langchain-examples - LangChain框架多功能AI应用示例

GithubLangChainStreamlit应用大语言模型开源项目生成式AI问答生成

该项目包含了一系列利用LangChain框架的应用示例，适用于聊天机器人、文本摘要、数据生成、代码理解和问答等场景。项目介绍了与LangChain、OpenAI、Chroma等服务的集成，并提供了代码示例和应用演示，帮助用户更好地掌握相关技术。

langchain-chatbot - 使用Langchain的复杂任务处理工具

AI聊天机器人GithubLangchainMIT LicenseOpenAI APIPinecone Database开源项目

langchain-chatbot项目为用户提供了一个互动界面，可以高效处理复杂任务。借助Langchain技术，此聊天机器人支持多种文件类型，并通过API密钥配置和数据库连接优化，用户设置过程简便。聊天界面高度可定制，未来还将支持更多文件类型和离线模型。加入社区获取帮助并贡献代码，享受MIT许可的开源项目。

rag-stack - 基于RAG技术的企业级智能问答平台

GithubRAGstack企业知识库向量数据库开源LLM开源项目检索增强生成

RAGstack是一个基于检索增强生成(RAG)技术的企业级智能问答平台。该项目支持Llama 2、Falcon和GPT4All等开源大语言模型，利用Qdrant向量数据库实现高效文档检索。RAGstack提供简洁的服务器和用户界面，支持PDF文档上传和智能问答。系统可在本地运行，也可轻松部署到各大主流云平台，为企业提供安全可控的私有化知识问答解决方案。

ragapp - 简单配置的企业级Agentic RAG方案

DockerGithubLlamaIndexOpenAIRAGapp云基础设施开源项目

RAGapp是一款企业级Agentic RAG解决方案，配置简单如OpenAI的自定义GPT，可通过Docker部署在云基础设施中。基于LlamaIndex构建，支持OpenAI和Gemini托管AI模型以及本地Ollama模型。提供Docker Compose和即将推出的Kubernetes部署选项。访问Admin UI进行配置，详情请参阅各端点和安全信息。

localGPT - 本地化文档交互系统保护隐私无忧

GithubLangChainLocalGPTRAG开源项目本地文档对话隐私保护

作为开源项目,LocalGPT实现了本地文档的安全交互。系统采用多种开源模型和嵌入技术,支持语言模型重复使用,具备聊天历史记录功能。LocalGPT通过LangChain工具在本地环境中解析文档、创建嵌入,并利用本地语言模型理解问题、生成答案。该项目适合对数据隐私有高要求的应用场景,可在多个平台上运行,支持多种文件格式。

chat-langchain - LangChain文档智能问答机器人

GithubLangChain向量存储开源项目文档问答流式处理聊天机器人

Chat LangChain是一款智能文档问答系统，专门针对LangChain文档进行设计。该系统采用LangChain、LangGraph和Next.js技术，实现了实时多用户交互功能。核心组件包括文档摄取和智能问答，通过向量存储和语言模型提供高效的信息检索和回答生成。项目还包含详细的概念指南、定制说明、LangSmith整合方案以及生产部署文档，方便开发者进行系统优化和个性化定制。

Autogen_GraphRAG_Ollama - 实现本地多智能体RAG系统的开源项目

AutoGenChainlitGithubGraphRAGOllama开源项目本地LLM

Autogen_GraphRAG_Ollama是一个将GraphRAG与AutoGen代理结合的开源项目。它利用Ollama的本地LLM实现免费离线嵌入和推理，通过函数调用整合GraphRAG的知识搜索方法。项目支持本地模型推理和嵌入，扩展了AutoGen以支持非OpenAI LLM的函数调用，并集成Chainlit UI处理持续对话和用户交互，打造了一个功能完备的本地化多智能体RAG系统。

serverless-chat-langchainjs - 通过LangChain.js和Azure实现无服务器AI聊天体验的构建

AI聊天AzureGithubLangChain.js增强检索生成开源项目无服务器架构

本项目使用LangChain.js和Azure的无服务器技术展示了搭建AI聊天应用的流程。利用Azure的静态网页应用和函数，结合AI搜索功能，实现了高效的检索增强生成（RAG）。同时支持本地开发，允许在没有云服务成本的情况下进行测试。该项目非常适合用作开发更复杂AI应用的基础。

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