在 AI 和文档分析不断发展的世界中，拥有既强大又用户友好的工具至关重要。介绍 Kotaemon，一个开源、干净且可定制的检索增强生成（RAG）UI，旨在满足终端用户和开发人员的需求。
主要特性
- 主办自己的文档 QA 网页界面 ：Kotaemon 允许设置自己的文档 QA 界面，支持多用户登录。可以在私有或公共集合中组织文件，并通过分享对话进行协作。
- 管理 LLM 和嵌入模型 ：支持本地 LLM 和流行的 API 提供商，如 OpenAI、Azure、Ollama 和 Groq，让用户可以选择最适合需求的工具。
- 混合 RAG 管道 ：默认的 RAG 管道使用混合（全文和向量）检索器加重排，以确保最佳的检索质量。
- 多模态 QA 支持 ：Kotaemon 可以在包含图表和表格的多个文档上执行问答，UI 中提供多模态文档解析的可选项。
- 先进的引用与文档预览 ：系统提供详细的引用以确保 LLM 答案的正确性。用户可以直接在浏览器 PDF 查看器中查看引用，包括相关分数，并在检索管道返回低相关文章时发出警告。
- 支持复杂推理方法 ：Kotaemon 支持问题分解以回答复杂或多跳问题，并支持基于代理的推理方法，如 ReAct 和 ReWOO。
- 可配置的设置 UI：可以在 UI 上直接调整检索和生成过程中的重要方面，包括提示词。
- 可扩展性 ：基于 Gradio 构建，Kotaemon 允许自由定制和添加任何 UI 元素。它支持多种文档索引和检索策略，提供 GraphRAG 索引管道作为示例。
面向终端用户
Kotaemon 提供一个干净简洁的 RAG 问答 UI，支持多种 LLM API 提供商和本地 LLM。安装简单，通过易于操作的脚本即可完成。
面向开发人员
Kotaemon 提供了一个框架，供构建基于 RAG 的文档 QA 管道，允许通过提供的 UI 来自定义并查看 RAG 管道。
Kotaemon 旨在弥合强大的文档分析和用户友好界面之间的差距。无论是希望设置个人文档 QA 系统还是开发一个强大的 RAG 管道，Kotaemon 都提供了满足需求的工具和灵活性。立即查看在线演示和源代码，开始探索 Kotaemon 的强大功能。
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