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现今的互联网时代，无论哪个行业，在日常各种工作的沟通协作中，我们都免不了要与各种文档打交道。

但是，人的精力与任务处理速度毕竟有限，我们难以在短时间内，快速通读各种文档与提取要点。于是，在 GPT-4 刚发布之初，其强大的内容总结能力，成为了被使用最多的功能之一。

在今年 OpenAI 开放 GPT-4 API 时，GitHub 上也涌出了多款 AI 文档解析、总结、扩写等功能的开源应用。

后来居上的 Claude，也在该特性上持续发力，将原有大模型的 Token 上限硬生生拉到了 100K（约 7.5 万个单词）。用户可以直接让 AI 总结并提取《了不起的盖茨比》这本小说的关键内容。

如此种种，可见 AI 文档解析需求之大。今天我们便从此切入，聊聊 GitHub 上关于 AI 文档解析领域，几个比较不错的开源解决方案。

为文档聊天而生的开源应用

在国庆期间，当大家都在游山玩水，与家人享受天伦之乐时，一个名为 DocsGPT 的项目在 GitHub 上悄然登上了热榜。短短数日，便增长了 2000+ Star，并在今日荣登榜首。

该项目是一个前沿的 AI 文档开源解决方案，可帮助用户在日常工作中，利用 AI 的能力，简化从文档中查找信息的过程，通过聊天的方式，快速获取准确的答案。

GitHub：https://github.com/arc53/DocsGPT

项目集成了 GPT-4 在内等多款知名大模型，可基于 Docker 部署到本地，并通过 Web 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

众所周知，目前各个 AI 大模型都面临着同一个问题，那就是在回答问题时，容易出现幻觉（Hallucinations）。

在答案中混入了各种不准确信息，在无形之中，增添了用户的信息筛选成本。

这里推荐一个开源的文档内容高效检索 AI 工具：Semantra，与传统的文本匹配方式不同，它能够直接使用语义查询，提升检索效率。

可选择多种语言模型，支持在本地离线部署运行，注重隐私安全。

GitHub：https://github.com/freedmand/semantra

使用命令行即可快速处理本地的文本和 PDF 文件。在任务完成后，它会在本地搭建一个 Web 搜索页面，让你能在界面上对直接查询文档。

Semantra 的设计目的是方便易用，可定制。适合需要在大量文档中进行精确搜索的个人或团体，例如新闻从业者、研究员、学生或教师等。

针对该项目，我之前写过一篇较为详细的文章，感兴趣的同学，可前往查看：《在文档内容搜索这件事情上，它能比 ChatGPT 做的更好》。

PDF 文档聊天开源方案

此前我曾给大家推荐过一款名为 ChatPDF 的项目。它可以提取 PDF 文件中的内容，并将内容交给 ChatGPT 进行分析。

待解析完成之后，你便可以跟它进行一对一对话交流，就好像它是一个完全理解内容的人一样。

但是，该项目代码没有开源，今天重新推荐 GitHub 上一个开源版的实现：GPT-4 & LangChain。

利用它所开放的功能，可以快速为你的 PDF 文档打造一个 ChatGPT 聊天机器人。

GitHub：https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain

使用的技术堆栈包括 LangChain、Pinecone、Typescript、OpenAI 和 Next.js。

作为当下较为知名的 AI 框架，LangChain 可以帮助开发者轻松构建各种 AI/LLM 应用和聊天机器人。Pinecone 作为矢量存储，可用于存储嵌入和文本中的 PDF，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 README 中查看学习。

文中所提到的所有开源项目与工具，已收录至 GitHubDaily 的开源项目列表中。

该列表包含了 GitHub 上诸多高质量、有趣实用的开源技术教程、开发者工具、编程网站等内容。

从 2015 年至今，累计分享 3500+ 个开源项目，Star 增长 24000+，有需要的，可访问下方 GitHub 地址或点击文末「阅读原文」自取：

GitHub：https://github.com/GitHubDaily/GitHubDaily

好了，今天的分享到此结束，感谢大家抽空阅读，我们下期再见，Respect！