ragChatbot es un marco centrado en desarrolladores diseñado para simplificar la creación de chatbots de Generación Mejorada por Recuperación. Integra pipelines de LangChain con API de OpenAI u otros LLM para procesar consultas contra corpus de documentos personalizados. Los usuarios pueden cargar archivos en diversos formatos (PDF, DOCX, TXT), extraer texto automáticamente y calcular incrustaciones usando modelos populares. El marco soporta múltiples bases de datos vectoriales como FAISS, Chroma y Pinecone para búsquedas de similitud eficiente. Incluye una capa de memoria conversacional para interacciones multilínea y una arquitectura modular para personalizar plantillas y estrategias de recuperación. Con una interfaz CLI o web sencilla, puedes ingerir datos, configurar parámetros de búsqueda y lanzar un servidor de chat para responder preguntas de los usuarios con relevancia y precisión contextual.

DocGPT está diseñado para simplificar la extracción de información y las preguntas y respuestas a partir de documentos, proporcionando una interfaz de conversación fluida. Los usuarios pueden subir documentos en formatos PDF, Word o PowerPoint, que luego son procesados mediante parsers de texto. El contenido se divide en segmentos y se embebe con modelos de embeddings de OpenAI, almacenándose en una base de datos vectorial como FAISS o Pinecone. Cuando un usuario realiza una consulta, DocGPT recupera los fragmentos de texto más relevantes mediante búsqueda por similitud y usa ChatGPT para generar respuestas precisas y contextualizadas. Incluye chat interactivo, resumen de documentos, prompts personalizables para necesidades específicas del dominio, y está construido en Python con una interfaz Streamlit para facilitar su despliegue y extensión.