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Wdoc
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wdoc 适合需要处理大量多样化文档的研究人员、学生和专业人士。它能够快速检索和总结信息，帮助用户节省时间并提高工作效率。对于需要处理多种文件类型（如 PDF、网页、音频、视频等）的用户来说，wdoc 是一个强大的工具，尤其适合那些需要在不
知识管理研究工具#RAG#文档处理#多文件类型#查询#总结#生产力#AI普通产品商用
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产品介绍
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简介
wdoc 是由 Olicorne（一名医学生）开发的 RAG 系统，旨在通过检索增强生成技术解决文档查询和总结问题。它支持多种文件类型（如 PDF、网页、YouTube 视频等），并结合多种语言模型提供高召回率和高特异性的查询结果。wdoc 的主要优点包括强大的多文件类型支持、高效的检索能力和灵活的扩展性。它适用于研究人员、学生和专业人士，帮助他们快速处理大量信息。wdoc 目前处于开发阶段，开发者欢迎用户反馈和功能请求，以不断完善产品。
截图
产品特色
支持 15+ 种文件类型（如 PDF、网页、YouTube 视频等），并能同时查询多种文件类型。
使用 LangChain 处理文档，支持超过 100 种语言模型，包括本地和私有 LLM。
采用高级 RAG 技术，通过嵌入式检索和语义聚类生成高质量答案。
提供强大的总结功能，将文档的推理过程和论点压缩为易于阅读的 Markdown 格式。
支持本地和私有模式，确保数据安全，不泄露任何信息。
支持多种任务，如查询、搜索、总结以及总结后查询。
提供详细的文档和命令行帮助，方便用户快速上手。
可扩展性强，支持作为工具或库集成到其他项目中。
使用教程
1. 安装 wdoc：使用 pip 安装 wdoc，例如 `pip install wdoc`。
2. 设置环境变量：添加所选语言模型的 API 密钥作为环境变量。
3. 启动 wdoc：运行 `wdoc --task=query --path=文档路径 --filetype=文件类型` 进行查询。
4. 使用总结功能：运行 `wdoc --task=summarize --path=文档路径 --filetype=文件类型` 生成总结。
5. 保存和加载索引：使用 `--save_embeds_as` 保存索引，使用 `--load_embeds_from` 加载索引，以加快查询速度。
6. 使用高级功能：结合 `--query_retrievers` 和 `--top_k` 等参数优化查询效果。
7. 查看帮助文档：运行 `wdoc --help` 查看详细命令和参数说明。
流量来源
直接访问35.04%外链引荐43.69%邮件0.24%
自然搜索13.59%社交媒体5.15%展示广告1.19%
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