文档工具LLM开源项目教程

文档工具LLM开源项目教程

1. 项目介绍

文档工具LLM（DocToolsLLM）是一个强大的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，旨在总结、搜索和查询各种文件类型的文档。该项目特别适用于处理大量多样化的文档类型，对于需要处理广泛信息源的研究人员、学生和专业人员来说，它是一个理想的工具。DocToolsLLM由一名医学学生创建，他希望找到一种更好的方式来搜索各种知识来源（如讲座、Anki卡片、PDF文件、EPUB等），该项目诞生于对现有RAG解决方案查询和总结功能的失望。

2. 项目快速启动

以下是快速启动DocToolsLLM的基本步骤：

# 克隆项目
git clone https://github.com/thiswillbeyourgithub/DocToolsLLM.git

# 进入项目目录
cd DocToolsLLM

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例脚本
python examples/example_script.py

请注意，上述步骤假设您已经安装了Git和Python环境，并且您的系统可以运行Python脚本。

3. 应用案例和最佳实践

案例一：查询PDF文档

假设您需要查询一个在线PDF文档，以下是一个基本的使用示例：

wdoc --path "<PDF文档URL>" --task=query --filetype=online_pdf --query "<您的查询>"

案例二：总结文档

如果您想要总结一个文档的内容，可以使用以下命令：

wdoc --path "<文档路径>" --task=summarize --filetype "<文档类型>"

最佳实践

• 在处理大型文档时，建议先进行总结，然后根据总结的内容提出查询。
• 使用--summary_n_recursion参数进行递归总结，以处理超大型文档。
• 在查询时，适当调整--top_k参数以提高搜索的相关性。

4. 典型生态项目

DocToolsLLM可以作为以下典型生态项目的一部分：

• 教育工具：辅助学生和教师整理和查询学术资料。
• 知识库管理：帮助企业构建和管理内部知识库。
• 内容检索：在大型文档集合中快速查找相关内容。

以上是DocToolsLLM的基本教程，希望对您的开源项目开发有所帮助。