
RAG Over Excel Sheets
目标受众为数据分析师、企业信息管理人员和开发者。这个项目适合他们,因为它提供了一个强大的工具来处理和检索大量的文档数据,帮助他们更高效地进行数据分析和决策支持。
总访问量: 474,564,576
占比最多地区: US(19.34%)
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简介
RAG over excel sheets是一个结合了LlamaIndex和IBM's Docling技术的人工智能项目,专注于在Excel表格上实现检索式问答(RAG)。该项目不仅可以应用于Excel,还可以扩展到PPTs和其他复杂的文档。它通过提供高效的信息检索和处理能力,极大地提高了数据分析和文档管理的效率。
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产品特色
• 利用LlamaIndex进行文档检索:通过LlamaIndex技术,项目能够高效地在大量文档中检索信息。
• 结合IBM's Docling进行文档解析:使用Docling技术,项目能够解析和理解文档内容,提供更准确的检索结果。
• 支持多种文件格式:除了Excel,项目还支持PPTs和其他复杂文档的处理。
• 提供Python环境支持:项目需要Python 3.11或更高版本,方便开发者进行二次开发和集成。
• 易于安装和部署:通过pip安装依赖,项目可以快速部署到任何支持Python的环境中。
• 社区支持和贡献:项目鼓励社区贡献,通过fork和pull request的方式进行协作。
使用教程
1. 确保你的系统中安装了Python 3.11或更高版本。
2. 通过pip安装所需的依赖库,包括llama-index-core等。
3. 克隆或下载项目代码到本地。
4. 根据项目的README.md文件中的指导进行配置和设置。
5. 运行app.py文件,启动RAG服务。
6. 通过界面上传需要处理的文档,并进行检索或分析。
7. 查看检索结果或分析报告,根据需要进行进一步的操作。
流量来源
直接访问 | 51.61% | 外链引荐 | 33.46% | 邮件 | 0.04% |
自然搜索 | 12.58% | 社交媒体 | 2.19% | 展示广告 | 0.11% |
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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