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社区首页 >专栏 >【重磅开源】纯前端RAG文档处理神器,让你的知识库质量提升10倍!

【重磅开源】纯前端RAG文档处理神器,让你的知识库质量提升10倍!

原创
作者头像
訾博ZiBo
发布于 2025-05-05 04:25:23
发布于 2025-05-05 04:25:23
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【重磅开源】纯前端RAG文档处理神器,让你的知识库质量提升10倍!

开源地址:https://github.com/zibo2019/rag-doc-processor

🔥 为什么你需要这个工具?

在构建RAG(检索增强生成)知识库时,你是否遇到过这些痛点:

  • 文档格式混乱,结构不统一
  • 大量文件需要手动预处理,效率低下
  • 文档中包含大量无关内容,影响检索质量
  • 不同格式文件需要不同处理方式,难以批量操作
  • 担心隐私数据泄露,不敢使用在线服务

RAG文档处理器就是为解决这些问题而生的!它是一个完全在浏览器中运行的文档批处理工具,专为RAG知识库的文档预处理设计,让你的知识库质量提升10倍!

✨ 核心特性

  • 🚀 纯前端实现:完全在浏览器端运行,无需后端服务,保护隐私数据安全
  • 📝 多格式支持:轻松处理md、txt、html等多种文本格式
  • 🤖 自定义智能体:可配置多个AI智能体,每个智能体有独立的处理逻辑
  • 📦 批量处理:支持多文件批量上传和处理,效率翻倍
  • 📊 处理进度跟踪:实时显示处理进度和状态,掌控全局
  • 💾 本地存储:配置和处理结果保存在本地,保护隐私
  • 🔄 并发处理:支持多文件并发处理,提高效率

🛠️ 技术栈

项目采用现代前端技术栈构建,确保高性能和良好的用户体验:

  • React 18.3.1:前端核心框架
  • TypeScript 5.5.3:提供类型安全的开发体验
  • Vite 5.4.8:现代构建工具,提供快速的开发体验
  • Tailwind CSS:原子化CSS框架,用于UI样式开发
  • Radix UI:无样式组件库,提供可访问性组件
  • Zustand:轻量级状态管理库
  • React QueryAPI状态管理和缓存
  • Axios:HTTP客户端,用于API调用

🚀 如何使用

1. 配置API

首次使用需要配置OpenAI API密钥:

  1. 点击"设置"按钮
  2. 输入您的OpenAI API密钥
  3. 可选:修改API基础URL(如果使用代理服务)
  4. 保存配置

2. 创建智能体

智能体是处理文档的核心,你可以根据不同需求创建多个智能体:

  1. 进入"智能体"页面
  2. 点击"新建智能体"
  3. 填写智能体名称和描述
  4. 编写处理提示词(Prompt)
  5. 选择模型和参数
  6. 保存智能体配置

3. 上传和处理文件

有了智能体后,就可以开始处理文件了:

  1. 进入"文件"页面
  2. 上传需要处理的文件(支持多选)
  3. 选择要使用的智能体
  4. 点击"处理"按钮开始处理
  5. 等待处理完成
  6. 下载处理结果

💡 智能体配置示例

以下是一个用于优化Markdown文档结构的智能体配置示例:

代码语言:txt
AI代码解释
复制
你是一个专业的文档数据清洗专家,负责处理和优化用于RAG知识库构建的文档。请按照以下指南对提供的文档进行全面清洗和标准化处理:

### 数据清洗任务:

1. 去除无关内容:
   - 删除所有广告内容
   - 移除页眉页脚信息(如页码、章节标题等重复出现的元素)
   - 清除水印文本
   - 去除版权声明、免责声明等非核心内容
   - 删除装饰性特殊字符和符号

2. 标准化格式:
   - 将所有文本转换为UTF-8编码
   - 统一标点符号(如将全角标点转为半角,或根据文档主要语言选择合适的标点规范)
   - 规范化空格使用(删除多余空格,保持段落间隔一致)
   - 对于中文文档,确保使用标准中文标点
   - 对于英文部分,统一大小写规范(如专有名词、缩写等)

3. 处理缺失值和噪声:
   - 修正OCR错误(如"0"与"O"、"1"与"l"的混淆)
   - 识别并修复断行导致的词语分割
   - 合并被错误分割的段落
   - 修正明显的拼写和语法错误
   - 标记无法修复的损坏内容

4. 结构优化:
   - 重新组织文档的层次结构(标题、小标题、段落)
   - 确保列表格式一致(编号、项目符号等)
   - 保持表格数据的完整性和可读性
   - 确保图表引用的连贯性

5. 语义保全:
   - 确保清洗过程不改变原文档的核心含义
   - 保留专业术语和领域特定词汇
   - 维持上下文关系和逻辑连贯性

🔐 隐私与安全

RAG文档处理器高度重视用户隐私和数据安全:

  • 本地处理:所有文件处理在浏览器端完成,不上传到任何服务器
  • 加密存储:API密钥在本地加密存储
  • 无数据收集:不收集任何用户数据或使用情况统计
  • 开源透明:代码完全开源,可审计

🌟 适用场景

  1. 企业知识库建设
    • 处理历史文档,统一格式和结构
    • 清理内部文档中的敏感信息
    • 优化技术文档,提高检索质量
  2. 个人知识管理
    • 整理学习笔记,提高结构化程度
    • 处理网页保存的内容,去除广告和无关信息
    • 标准化各种来源的资料,便于构建个人知识库
  3. 内容创作者
    • 批量处理草稿,提高内容质量
    • 统一多篇文章的格式和风格
    • 优化内容结构,提高可读性

🤝 如何贡献

欢迎贡献代码或提出建议!请遵循以下步骤:

  1. Fork本仓库
  2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开一个Pull Request

📝 结语

RAG文档处理器是构建高质量知识库的得力助手,它能帮助你快速处理大量文档,提高知识库的质量和检索效果。无论你是企业知识管理者、研究人员还是个人知识爱好者,这个工具都能为你节省大量时间,提高工作效率。

赶快前往GitHub仓库,开始使用这个强大的工具吧!


注意:本工具需要OpenAI API密钥才能正常工作。请确保您有有效的API密钥并在设置中正确配置。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 【重磅开源】纯前端RAG文档处理神器,让你的知识库质量提升10倍!
    • 🔥 为什么你需要这个工具?
    • ✨ 核心特性
    • 🛠️ 技术栈
    • 🚀 如何使用
      • 1. 配置API
      • 2. 创建智能体
      • 3. 上传和处理文件
    • 💡 智能体配置示例
    • 🔐 隐私与安全
    • 🌟 适用场景
    • 🤝 如何贡献
    • 📝 结语
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