Streamlitのビジュアル・インターフェースは、複雑な技術的プロセスを3つのステップ（ドキュメントのアップロード、自動処理、自然言語による質問）に簡素化します。インターフェイスの左側のナビゲーション・バーは、ファイル管理機能を統合し、10以上のフォーマットのドキュメントのバッチ・アップロードをサポートします。中央のチャット・エリアは、Markdownレンダリング・テクノロジーを使用して、フォーマットされた回答をリアルタイムでストリーミングします。インタラクションデザインは、最大8Kトークンを保持するマルチラウンド対話をサポートするコンテキストメモリ機能を導入しています。
技術的な専門家ではないユーザーのために、システムはあらかじめ設定された質問テンプレートとクエリ提案を提供します。インターフェイスの応答は、4Gネットワーク環境で1.5秒以内に操作のフィードバックを維持するように特別に最適化されています。バックグラウンド・モニタリング・パネルは、検索パスやナレッジ・グラフの断片などの基礎情報を表示することができ、上級ユーザーのデバッグ・ニーズを満たします。テストによると、技術者でなくても5分間の学習ですべてのコア機能をマスターできる。
この答えは記事から得たものである。DeepSeek-RAG-Chatbot: ローカルで動作する DeepSeek RAG チャットボットについて
