Kotaemon
简介 :
kotaemon是一个开源的、基于RAG(Retrieval-Augmented Generation)模型的工具,旨在通过聊天界面与用户文档进行交互。它支持多种语言模型API提供商和本地语言模型,提供了一个干净、可定制的用户界面,适用于终端用户进行文档问答以及开发者构建自己的RAG问答流程。
需求人群 :
目标受众包括希望在自己的文档上进行问答的终端用户,以及希望构建自己的RAG问答流程的开发者。此工具适合需要与文档进行交互、检索信息或构建自定义问答系统的用户。
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 76.5K
使用场景
用户可以使用kotaemon来查询文档中的数据,获取准确的答案。
开发者可以利用kotaemon构建一个定制的问答系统,用于特定领域的文档分析。
团队可以部署kotaemon,以支持多人协作,共同管理和检索文档信息。
产品特色
支持多用户登录,私有/公共文件集合中组织文件。
支持本地语言模型和流行的API提供商(如OpenAI、Azure、Ollama、Groq)。
提供混合RAG流程,结合全文和向量检索器以及重新排名以确保最佳检索质量。
支持多模态问答,包括对包含图表的文档进行问答,并支持多模态文档解析。
提供详细的引用以确保LLM答案的正确性,并在浏览器内的PDF查看器中直接查看带有高亮的引用。
支持复杂推理方法,使用问题分解来回答复杂或多跳问题。
提供可配置的设置界面,用户可以在界面上调整检索和生成过程中的大多数重要方面。
可扩展性,基于Gradio构建,允许用户自定义或添加任何UI元素。
使用教程
1. 克隆kotaemon的GitHub仓库到本地环境。
2. 安装所需的Python包和依赖。
3. 根据需要配置环境变量,包括API密钥和端点。
4. 启动web服务器,并通过浏览器访问UI。
5. 使用默认或自定义的用户账号登录系统。
6. 上传或组织文档,开始通过聊天界面与文档进行交互。
7. 根据需求调整设置,如检索和生成过程的配置。
8. 利用kotaemon的多模态和复杂推理功能,深入分析和检索文档内容。
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