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IncarnaMind

通过GPT等大型语言模型与你的文档对话

IncarnaMind是一个开源项目,旨在通过大型语言模型(LLMs)如GPT、Claude和本地开源LLMs,实现与个人文档(PDF、TXT)的交互对话。该项目利用滑动窗口分块机制和集成检索器,提高查询效率,增强LLMs的准确性。它支持多文档对话问答,突破了单文档限制,并兼容多种文件格式和LLM模型。

  • 工具介绍
  • 平替软件
    • IncarnaMind是什么,是做什么的AI工具软件?

      IncarnaMind是一个开源项目,旨在通过大型语言模型(LLMs)如GPT、Claude和本地开源LLMs,实现与个人文档(PDF、TXT)的交互对话。该项目利用滑动窗口分块机制和集成检索器,提高查询效率,增强LLMs的准确性。它支持多文档对话问答,突破了单文档限制,并兼容多种文件格式和LLM模型。

      需求人群:

      "目标受众包括研究人员、开发者和任何需要与大量文档进行交互的用户。IncarnaMind通过提供高效的文档查询和对话功能,帮助他们更好地理解和利用文档中的数据,提高工作效率。"

      使用场景示例:

      研究人员可以使用IncarnaMind与他们的研究论文进行对话,快速获取所需信息。

      开发者可以通过IncarnaMind与技术文档交互,解决编程中遇到的问题。

      企业用户可以利用IncarnaMind进行知识管理,提高团队协作效率。

      产品特色:

      自适应分块:动态调整窗口大小和位置,平衡细粒度和粗粒度数据访问。

      多文档对话问答:支持简单和多跳查询,同时跨多个文档进行查询。

      文件兼容性:支持PDF和TXT文件格式。

      LLM模型兼容性:支持OpenAI GPT、Anthropic Claude、Llama2和其他开源LLMs。

      系统要求:需要超过35GB的GPU RAM来运行GGUF量化版本。

      开源和本地LLMs支持:推荐使用llama2-70b-chat模型,支持其他LLMs的实验。

      即将发布:计划发布更小、成本效益更高的微调模型。

      使用教程:

      1. 安装:克隆仓库并设置Python环境。

      2. 创建环境:使用Conda创建虚拟环境并激活。

      3. 安装依赖:安装所有必需的依赖项。

      4. 设置API密钥:在configparser.ini文件中设置API密钥。

      5. 上传文件:将文件放入/data目录并运行命令处理文件。

      6. 运行:启动对话,等待脚本提示输入。

      7. 聊天:与系统进行交互,提出问题并获取答案。

      8. 日志管理:系统会自动生成IncarnaMind.log文件,可以根据需要编辑日志设置。

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