RAG Conversational Agent

RAG Conversational Agent 是一款基于检索增强生成（RAG）技术的强大工具，专为 PDF 文档分析而设计，并支持可选的 AI 对话式响应。它能够从 PDF 文件中高效提取信息，结合大语言模型生成精准、上下文相关的回答。

核心功能

• PDF 文档问答：上传 PDF 文件后，用户可通过自然语言提问，系统自动检索相关段落并生成答案。
• 检索增强生成：结合向量检索与生成模型，确保回答基于文档内容，减少幻觉。
• 多接口支持：提供 CLI 命令行、Python API 和 Web 演示 三种使用方式，满足不同场景需求。

主要特性

• 高精度检索：利用嵌入模型将文档分块索引，快速定位关键信息。
• 对话式交互：支持多轮对话，记忆上下文，提供连贯的问答体验。
• 灵活部署：可本地运行，也可集成到现有应用中，保护数据隐私。
• 开源免费：代码完全开源，社区活跃，便于二次开发。
• 轻量易用：依赖简洁，安装配置简单，适合快速上手。

适用场景

• 学术研究：快速查阅论文、报告中的核心观点。
• 法律文档：分析合同条款，提取关键信息。
• 企业知识库：构建内部文档问答系统，提升工作效率。
• 个人助理：帮助用户整理和解读 PDF 资料。