akshata29/chatpdf

Общайтесь и задавайте вопросы по своим данным. Ускоритель для быстрой загрузки корпоративных данных и использования OpenAI для общения с загруженными данными и запросов.

RAG⭐ 866TypeScript
Открыть на GitHub ↗

Что это за инструмент

Это open-source решение для создания интерфейса чата с собственными данными (RAG), использующее Azure OpenAI и различные векторные хранилища.

Зачем нужен

Инструмент позволяет быстро загрузить корпоративные данные, проиндексировать их и задавать вопросы по ним через интерфейс, похожий на ChatGPT. Он полезен для внедрения LLM в бизнес-процессы с гарантией ответов на основе конкретных документов.

Что можно реализовать

  • Создание системы Q&A для внутренней базы знаний компании
  • Анализ документов с использованием продвинутых техник RAG
  • Мультимодальный анализ данных (поддержка разных типов контента)
  • Оценка качества ответов LLM с помощью метрик (Groundness, Coherence и др.)
  • Интеграция с SQL-базами данных через PromptFlow

Ключевые возможности

  • Поддержка нескольких векторных хранилищ: Pinecone, Redis, Azure Cognitive Search
  • Встроенные инструменты оценки качества ответов (LLM-assisted evaluation)
  • Реализация продвинутых паттернов RAG и мультимодального поиска
  • Гибкая настройка типов поиска (Hybrid, Vector, Re-rank) в Azure Cognitive Search
  • Отдельные модули для Chat, QnA, Upload и Admin-панели

👤 Кому подойдёт: разработчики, data engineers, AI-инженеры, внедряющие RAG-системы на базе Azure

Релизы

Релизы ещё не отслежены — появятся после ближайшего опроса.