Excelシート対応RAG
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Excelシート対応rag
紹介 :
Excelシート対応RAGは、LlamaIndexとIBMのDocling技術を組み合わせたAIプロジェクトで、Excelシート上での検索式質問応答(RAG)を実現します。Excelだけでなく、PPTやその他の複雑な文書にも拡張可能です。効率的な情報検索と処理能力を提供することで、データ分析と文書管理の効率を大幅に向上させます。
ターゲットユーザー :
データアナリスト、企業情報管理担当者、開発者を対象としています。大量の文書データを処理?検索するための強力なツールを提供し、データ分析と意思決定支援を効率化するのに最適です。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 54.1K
使用シナリオ
データアナリストはExcelシート対応RAGを使って市場データを迅速に検索し、トレンド分析を行います。
企業情報管理担当者は本プロジェクトを利用して大量の業務文書を管理し、情報検索効率を向上させます。
開発者はRAG技術を自身のアプリケーションに統合し、よりスマートな文書処理機能を提供します。
製品特徴
? LlamaIndexによる文書検索:LlamaIndex技術により、大量の文書から効率的に情報を検索できます。
? IBMのDoclingによる文書解析:Docling技術を用いて文書の内容を解析?理解し、より正確な検索結果を提供します。
? 多様なファイル形式に対応:Excelに加え、PPTやその他の複雑な文書にも対応しています。
? Python環境をサポート:Python 3.11以降に対応し、開発者による二次開発や統合を容易にします。
? 簡単なインストールと配置:pipで依存関係をインストールすることで、Python環境であればどこでも迅速に配置できます。
? コミュニティサポートと貢献:コミュニティによる貢献を歓迎しており、forkとpull requestによる協調作業を推奨しています。
使用チュートリアル
1. Python 3.11以降がシステムにインストールされていることを確認します。
2. llama-index-coreなど、必要なライブラリをpipでインストールします。
3. プロジェクトコードをローカルにクローンまたはダウンロードします。
4. README.mdファイルの指示に従って設定を行います。
5. app.pyファイルを実行してRAGサービスを起動します。
6. インターフェースから処理対象の文書をアップロードし、検索または分析を行います。
7. 検索結果または分析レポートを確認し、必要に応じてさらに操作を行います。
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