文档问答实现

相关源文件

• README.md
• data/paper/LLM_Survey_Chinese_0418.pdf

目的与范围

本文档回顾了 funNLP 仓库中可用的特定文档问答实现。这些实现利用大型语言模型（LLM）来创建基于文档内容回答问题的系统。有关文档问答系统的通用架构信息，请参阅文档问答架构。

文档问答系统概述

文档问答系统使用户能够通过自然语言交互来查询和提取文档中的信息。这些系统通常会处理文档，将其转换为向量嵌入，存储在向量数据库中，并使用 LLM 根据检索到的上下文生成响应。

来源： README.md257-267

可用实现

funNLP 仓库包含多个文档问答实现的参考，每个实现都有不同的功能、能力和技术栈。

来源： README.md255-267

实现比较

实现	主要功能	技术栈	注重隐私	离线功能
privateGPT	100% 私密，无数据泄露	GPT4All-J，本地嵌入	高	是
doc-chatbot	多文件、多主题、多窗口聊天	GPT-4、Pinecone、LangChain、MongoDB	中等	否
document.ai	通用本地知识库	向量数据库，GPT-3.5	中等	部分
DocsGPT	项目文档焦点	GPT 模型	中等	否
chatWeb	网页/PDF/DOCX/TXT 爬取和提取	GPT-3.5、向量数据库	低	否
PDF GP	PDF 特定、语义搜索	DAN 编码器，自定义逻辑	中等	部分
Redis-LLM-Document-Chat	Redis 作为向量数据库的演示	LlamaIndex、Redis、OpenAI	低	否

来源： README.md257-267

详细的实现审查

privateGPT

privateGPT 是一个基于 GPT4All-J 的注重隐私的文档问答平台，完全离线运行，保障用户隐私。它提供了一个 API，用于通过用户提供的文档进行交互式问答和文本生成。

主要功能

• 100% 私密部署，无需联网
• 基于 GPT4All-J 语言模型
• 文档交互 API
• 支持自定义训练数据和模型参数

来源： README.md257

自动评估器

Auto-evaluator 是一个专注于自动评估文档问答系统的工具。它提供指标和方法来评估文档问答的性能。

来源： README.md258

PDF GP

PDF GP 是一个基于 GPT 的开源 PDF 文档聊天解决方案，可实现与 PDF 文档的直接对话。它能够高效处理 PDF 内容并生成精确的响应。

主要功能

• 与 PDF 文档一对一对话
• 自动内容分段
• 使用强大的深度平均网络（DAN）编码器进行嵌入
• PDF 内容语义搜索
• 用于更准确响应生成的自定义逻辑
• 响应时间比 OpenAI 更快

来源： README.md259

Redis-LLM-Document-Chat

此实现演示了如何使用 Redis 作为向量数据库进行文档交互，并结合 LlamaIndex 和 OpenAI。它包含一个 Jupyter Notebook，展示了如何使用 Redis 存储和检索文档向量，使用 LlamaIndex 进行语义搜索，并通过 OpenAI 提供类似聊天机器人的体验。

来源： README.md260

doc-chatbot

doc-chatbot 是一个使用 GPT-4、Pinecone、LangChain 和 MongoDB 实现的综合性文档聊天机器人。它支持多文件、多主题和多窗口聊天功能，并将聊天记录保存在 MongoDB 中。

主要功能

• 支持多文件，处理多个文档
• 多主题组织，用于不同的对话线程
• 多窗口聊天界面
• 与 Pinecone 集成用于向量存储
• 使用 LangChain 进行处理流程
• 使用 MongoDB 进行聊天记录持久化

来源： README.md261

document.ai

document.ai 是一个基于向量数据库和 GPT-3.5 的通用本地知识库解决方案。它为构建文档问答系统提供了一个框架，并侧重于本地处理。

来源： README.md262

DocsGPT

DocsGPT 是一个尖端的开源解决方案，旨在简化项目文档中的信息查找。通过集成强大的 GPT 模型，它允许开发人员用自然语言提问项目相关问题，并获得准确的答案。

来源： README.md263

ChatGPT 检索插件

ChatGPT Retrieval Plugin 存储库提供了一个灵活的解决方案，用于通过自然语言查询对个人或组织文档进行语义搜索和检索。它使 ChatGPT 能够访问和搜索文档内容。

来源： README.md264

LlamaIndex

LlamaIndex（前身为 GPT Index）是 LLM 应用的数据框架。它充当 LLM 应用与各种数据源之间的中央接口，提供了数据摄取、结构化、检索以及与应用程序框架集成等工具。

来源： README.md265

chatWeb

chatWeb 是一个多功能工具，可以抓取网页、PDF、DOCX 和 TXT 文件以提取主要文本内容。它生成嵌入式摘要，并可以使用 GPT-3.5 的聊天 API 和嵌入 API 以及向量数据库实现来回答基于提取内容的问题。

主要功能

• 网页爬取能力
• 支持 PDF、DOCX 和 TXT 文件
• 主要文本提取
• 嵌入式摘要生成
• 基于内容的问题回答
• 向量数据库集成

来源： README.md266

集成模式

文档问答实现可以通过各种模式与其它系统集成

来源： README.md257-266

技术栈关系

各种文档问答实现依赖于不同的技术栈和组件

来源： README.md257-266

结论

funNLP 仓库提供了多种文档问答实现的访问，每种实现都有独特的优势和技术选择。这些系统展示了解决文档问答问题的不同方法。

1. 注重隐私的系统，如 privateGPT，完全离线运行
2. 云端系统，利用 GPT-4 等强大模型
3. 专业系统，专注于特定文档类型（如 PDF GP）
4. 全栈解决方案，以集成方式处理文档处理、存储和检索

在选择文档问答实现时，请考虑以下因素：

• 隐私要求
• 要处理的文档类型
• 集成需求
• 性能要求
• 预算限制

该领域的快速发展意味着功能将不断演进，文档理解、检索性能和响应质量将得到改进。