现今的互联网时代，无论何种领域，我们都必须与众多类型的文档进行接触以完成日常工作的沟通和协调。
然而，人类的注意力和任务处理能力有其固有的局限，我们往往难以在极短的时间段内快速阅读各类文档并从中抽取重点。
因此，当 -4 刚开始发布时，它强大的内容概括能力便成为了众多用户最频繁使用的功能之一。
今年，在 将 -4 的 开放给公众之时，上也涌现出了许多针对文档解读、概括、扩写等功能的开源应用程序。
不甘落后，在这个特性上持续加强，将原本的大模型 的上限硬生生提升到了 100（大约是7.5万个词）。用户可以直接让 概括并提取《了不起的盖茨比》这本小说的关键信息。
由此可见， 助理在文档解析方面的需求之大。
今天我们就以此为切入点，聊一聊 上关于 文档解析领域的一些优秀的开源解决方案。
为文档聊天而生的开源应用
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2023年十月份的时候一个名为 的项目在 上悄然走红。仅仅几天时间，它的 数量就增长了 2000。
该项目是一个前沿的 文档开源解决方案，能够帮助用户在日常工作中，利用 的力量，简化从文档中搜寻信息的流程，通过聊天的方式，快速获取精确的回答。
项目集成了包括 -4 在内的多款知名大模型，可以基于 在本地部署，并通过 界面或命令行的方式，完成文档解析与交流对话。
打破幻觉，回归本质
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众所周知，当前的大模型都面临着一个共同的问题，那就是在回答问题时，容易产生幻觉（）。
在答案中混杂了各种不准确的信息，无形中增加了用户的信息筛选成本。
这里推荐一款开源的文档内容高效检索 工具：。不同于传统的文本匹配方式，它可以直接使用语义进行查询，提升检索效率。
支持多种语言模型的选择，可以在本地部署运行，隐私保护方面给予注重。
只需使用命令行，就可以快速处理本地的文本和 文件。任务完成后，它会在本地建立一个 搜索页面，您可以在界面上直接查询文档。
的设计目标是以方便易用与可定制为主。适合需要在大量文档中进行精确搜索的个人或团队，例如新闻工作者、研究人员、学生或教师等。
文档聊天的开源解决方案
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之前上有一个名为 的项目。它能够提取 文件中的内容，并将内容提交给 进行解析。
解析完成后，你就可以和它进行一对一的对话交流，就好像它完全理解了内容的人一样。
然而，该项目的代码并未开源，今天就推荐 上一个开源版本的实现：-4 & 。
利用它所开放的功能，可以快速为你的 文档打造一个 聊天机器人。
使用的技术堆栈包括 、、、 和 .。
作为当下较为知名的 框架， 可以帮助者轻松构建各种 / 应用和聊天机器人。 作为矢量存储，可用于存储嵌入和文本中的 ，以便以后检索类似文档。
为了帮助大家更好地学习该项目源码，作者还专门录制了一个技术原理解析视频，时长为 23 分钟，具体可在项目 中查看学习。
