PDFtoChat 是一個(gè)開(kāi)源的創(chuàng)新AI項(xiàng)目，支持用戶基于自然語(yǔ)言對(duì)話的方式與 PDF 文件互動(dòng)。工具基于最新的 AI 技術(shù)，包括 Together AI 和 Mixtral，理解用戶的查詢(xún)，從 PDF 內(nèi)容中提取相關(guān)信息。PDFtoChat基于 Next.js App Router 框架，結(jié)合多種技術(shù)，例如 LangChain.js 和 MongoDB Atlas，提供強(qiáng)大的文檔檢索和交互能力。用戶輕松地上傳 PDF 文件，用聊天界面詢(xún)問(wèn)問(wèn)題，系統(tǒng)快速給出答案，提高處理文檔的效率。
PDFtoChat的主要功能PDF文件上傳與解析：用戶能上傳PDF文件，系統(tǒng)自動(dòng)解析文件內(nèi)容，準(zhǔn)備進(jìn)行交互。自然語(yǔ)言問(wèn)答：用戶用自然語(yǔ)言向PDF文件提問(wèn)，系統(tǒng)能理解問(wèn)題從文件中檢索答案。即時(shí)反饋：系統(tǒng)快速響應(yīng)用戶的問(wèn)題，提供即時(shí)的反饋和答案。智能檢索：基于先進(jìn)的AI技術(shù)，系統(tǒng)理解文檔內(nèi)容，智能檢索相關(guān)信息。用戶友好的界面：提供簡(jiǎn)潔直觀的用戶界面，與PDF文件的交互變得簡(jiǎn)單易懂。PDFtoChat的技術(shù)原理AI模型與推理：用Together AI提供的Mixtral和M2 Bert 80M模型進(jìn)行語(yǔ)言模型推理和嵌入，理解和處理自然語(yǔ)言。向量數(shù)據(jù)庫(kù)：基于MongoDB Atlas存儲(chǔ)和檢索文檔向量，用向量搜索快速定位相關(guān)信息。聊天機(jī)器人框架：LangChain.js用在實(shí)現(xiàn)檢索-生成（RAG）聊天機(jī)器人框架，結(jié)合檢索和生成模型的優(yōu)勢(shì)。PDF存儲(chǔ)：Bytescale用在存儲(chǔ)和管理上傳的PDF文件，確保文件的安全和可訪問(wèn)性。前端框架：Next.js App Router作為前端框架，提供靈活的路由管理和頁(yè)面渲染。PDFtoChat的項(xiàng)目地址項(xiàng)目官網(wǎng)：pdftochat.comGitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/Nutlope/pdftochatPDFtoChat的應(yīng)用場(chǎng)景學(xué)術(shù)研究：研究人員和學(xué)者基于PDFtoChat快速檢索大量文獻(xiàn)和研究報(bào)告中的關(guān)鍵信息，節(jié)省手動(dòng)翻閱的時(shí)間，加速研究進(jìn)程。法律咨詢(xún)：法律專(zhuān)業(yè)人士用PDFtoChat快速查找法律文件、案例和合同中的特定條款，提高工作效率。商業(yè)分析：商業(yè)分析師和市場(chǎng)研究人員用PDFtoChat從市場(chǎng)報(bào)告、財(cái)務(wù)報(bào)表和行業(yè)分析中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，輔助決策制定。教育學(xué)習(xí)：學(xué)生和教師用PDFtoChat與教科書(shū)和學(xué)習(xí)資料進(jìn)行互動(dòng)，快速獲取知識(shí)點(diǎn)和解答疑問(wèn)，提高學(xué)習(xí)效率。技術(shù)文檔查詢(xún)：開(kāi)發(fā)者和工程師用PDFtoChat快速檢索技術(shù)手冊(cè)、API文檔和開(kāi)發(fā)指南中的具體信息，提高開(kāi)發(fā)效率。 
