ChatPDF

基于本地 LLM 做检索知识问答(RAG)

根据文件回答 / 开源模型 / 本地部署LLM

• 本项目实现了轻量版的GraphRAG
  • 支持local模式的关系图检索的文档问答
  • 支持Openai API, Deepseek API, Ollama API等，可自行扩展支持更多LLM
  • 支持openai embedding、本地 text2vec embedding、huggingface embedding、sentence-transformers embedding等
  • 异步开发，支持多个API并发请求
• 本项目支持多种开源LLM模型，包括ChatGLM3-6b、Chinese-LLaMA-Alpaca-2、Baichuan、YI等
• 本项目支持多种文件格式，包括PDF、docx、markdown、txt等
• 本项目优化了RAG准确率
  • Chinese chunk切分优化，适配中英文混合文档
  • embedding优化，使用text2vec的sentence embedding，支持sentence embedding/字面相似度匹配算法
  • 检索匹配优化，引入jieba分词的rank_BM25，提升对query关键词的字面匹配，使用字面相似度+sentence embedding向量相似度加权获取corpus候选集
  • 新增reranker模块，对字面+语义检索的候选集进行rerank排序，减少候选集，并提升候选命中准确率，用rerank_model_name_or_path参数设置rerank模型
  • 新增候选chunk扩展上下文功能，用num_expand_context_chunk参数设置命中的候选chunk扩展上下文窗口大小
  • RAG底模优化，可以使用200k的基于RAG微调的LLM模型，支持自定义RAG模型，用generate_model_name_or_path参数设置底模
• 本项目基于gradio开发了RAG对话页面，支持流式对话

原理

Usage

安装依赖

在终端中输入下面的命令，然后回车即可。

pip install -r requirements.txt

如果您在使用Windows，建议通过WSL，在Linux上安装。如果您没有安装CUDA，并且不想只用CPU跑大模型，请先安装CUDA。

如果下载慢，建议配置豆瓣源。

RAG示例

请使用下面的命令。取决于你的系统，你可能需要用python或者python3命令。请确保你已经安装了Python。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python rag.py

启动Gradio的Web服务

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

现在，你应该已经可以在浏览器地址栏中输入 http://localhost:7860 查看并使用 ChatPDF 了。

GraphRAG示例

Tip

Please set OpenAI API key in environment: export OPENAI_API_KEY="sk-...".

If you don't have LLM key, check out this graphrag._model.py that using ollama .

python graphrag_demo.py

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• Issue(建议)：
• 邮件我：xuming: xuming624@qq.com
• 微信我：加我微信号：xuming624, 备注：姓名-公司-NLP 进NLP交流群。

License

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Contribute

项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目。

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