DocChat-Docling은 정적 문서를 상호작용 지식베이스로 변환하는 AI 문서 챗봇 프레임워크입니다. PDF, 텍스트 파일 등 다양한 형식을 수집하고 벡터 임베딩으로 콘텐츠를 인덱싱하며 자연어 Q&A를 가능하게 합니다. 사용자는 후속 질문을 할 수 있으며, 에이전트는 맥락을 유지하여 정확한 대화가 가능합니다. Python과 주요 LLM API를 기반으로 하여 확장 가능한 문서 처리, 맞춤형 파이프라인, 손쉬운 통합을 제공하여 팀이 수동 검색이나 복잡한 쿼리 없이 정보를 찾도록 돕습니다.

로컬 RAG 리서처 Deepseek는 Deepseek의 강력한 파일 크롤링 및 인덱싱 기능과 벡터 기반 의미 검색 및 로컬 LLM 추론을 결합하여 독립 실행형 검색 보강 생성(RAG) 에이전트를 만듭니다. 사용자는 디렉터리를 구성하여 PDF, Markdown, 텍스트 등 다양한 문서 포맷을 인덱스하고, FAISS 또는 기타 벡터 저장소를 통해 맞춤 임베딩 모델을 통합합니다. 쿼리는 로컬 오픈 소스 모델(예: GPT4All, Llama) 또는 원격 API를 통해 처리되며, 인덱싱된 내용에 기반한 간결한 응답 또는 요약을 반환합니다. 직관적 CLI 인터페이스, 맞춤형 프롬프트 템플릿 및 증분 업데이트 지원으로 데이터 프라이버시와 오프라인 접근성을 보장합니다.