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

使用说明

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。

本地调用

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 chatpdf.py --gen_model_type auto --gen_model_name 01-ai/Yi-6B-Chat --corpus_files sample.pdf

启动Web服务

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python webui.py --gen_model_type auto --gen_model_name 01-ai/Yi-6B-Chat --corpus_files sample.pdf --share

如果一切顺利，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。

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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

授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加ChatPDF的链接和授权协议。

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。

Reference

• imClumsyPanda/langchain-ChatGLM

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