使用场景

数据分析师使用RAG over excel sheets快速检索市场数据，进行趋势分析。

企业信息管理人员利用该项目管理大量业务文档，提高信息检索效率。

开发者将RAG技术集成到自己的应用中，提供更智能的文档处理功能。

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。