🚀 带有本地MCP服务器的RAG聊天机器人
本项目构建了一个基于RAG的HR聊天机器人，借助localhost MCP服务器作为功能调用中心，为用户提供工作场所规则相关的信息。它能让用户上传PDF文件，并从中提取信息来回答自然语言问题。
🚀 快速开始
本项目实现了一个基于 Streamlit 和 MCP 服务器的检索增强生成（RAG）聊天机器人。用户可以上传 PDF 文件，聊天机器人从这些 PDF 中提取相关信息以回答自然语言问题。该系统利用 OpenAI 模型、LangChain 工具和内存中向量存储来实现高效的文档检索。
✨ 主要特性
- MCP 工具集成：使用 MCP 进行工具编排，确保文档索引、检索和答案生成之间的通信顺畅。后端工具可以轻松扩展或替换以添加新功能。
- PDF 上传与解析：上传 PDF 文件后，使用
PDFPlumberLoader提取文本内容。 - 文本分块：使用
RecursiveCharacterTextSplitter将提取的文本分成更小的段落，以便于索引和检索。 - 文档索引：将分块后的文本索引到内存中的向量存储中，并使用
OpenAIEmbeddings生成嵌入。 - 相似性搜索（余弦相似度）：当用户提交查询时，聊天机器人执行相似性搜索以检索与查询最相关的文档段落。
- 基于提示的答案生成：使用自定义提示模板结合用户问题和检索到的上下文，并通过 GPT - 4 驱动的 LLM（使用
ChatOpenAI）生成最终答案。 - 交互式界面：应用程序使用 Streamlit 提供交互式的聊天界面，显示用户问题和机器人回答。
📚 详细文档
结果
（此处原文档“结果”部分无具体内容，若有可补充详细信息）