LocalPdfChatRAGを使用してPDF文書を処理するには、いくつかの主要なステップを完了する必要があります：
- 配備::
- Git 経由でプロジェクトのリポジトリをクローンする
- 必要なPythonの依存関係をpipを使ってインストールする。
- APIキーを設定する環境変数ファイル（.env）を設定する。
- サービス開始::
- rag_demo.pyを実行してローカルサービスを開始する。
- デフォルトでは、ウェブインターフェイスがローカルに開かれます。
- 文書処理の流れ::
- ブラウザからローカル・サービス・インターフェースにアクセスする
- 処理するPDFファイルをアップロード（複数ファイルに対応）
- システムは自動的にテキストを解析し、データベースに保存する。
- 質問相互作用::
- Q&Aインターフェースに自然言語で質問を入力する
- 文書の内容に基づいて正確な回答を返します。
全プロセスは非常に直感的で、ユーザーはコードを書くことなく複雑な文書の検索と分析を完了することができる。なお、初めて使用する際には、ウェブ検索機能を有効にするためにSerpAPIキーを設定する必要があります。
この答えは記事から得たものである。LocalPdfChatRAG：マルチソースPDFドキュメントのローカルQ&Aをサポートするインテリジェントチャットツールについて
