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嗨，是否存在能够处理100 - 300页大型PDF的RAG应用？我已经看到了一些，如Msty、GPT4All、LM Studio、Socrates（https://asksocrates.app）。有人比较过这些吗？

讨论总结

原帖寻求能处理100 - 300页大型PDF的RAG应用并希望得到相关应用的比较。评论者们从多个角度进行了回应，包括分享自己在寻找或使用这类应用时的经历，如遇到的问题和不满；推荐了多个可能满足需求的应用；从技术角度提出处理大型PDF的方法和需要考虑的因素，如分块方式、查询类型、语境窗口等；也有对RAG功能的解释和纠正错误认知等内容，整体氛围是积极探索解决方案的。

主要观点

  1. 👍 处理大型PDF可采用将文件分块存入向量数据库的方式，但分块方式需依据具体使用情况确定
    • 支持理由：从技术实现角度看，这是处理大型文件的一种可行思路。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对于大型文档，训练自己的模型或微调可能比使用RAG更好，尤其是要避免产生幻觉等问题时
    • 正方观点：有将法典导入RAG数据库后不可用的经历，说明RAG在大型文档处理上存在问题。
    • 反方观点：无
  3. 💡 确定目标和查询类型对选择处理大型PDF的RAG应用很重要
    • 解释：不同的目标和查询类型（推理查询、总结/比较查询等）需要不同的处理方式和考量。
  4. 💡 需要进一步明确原帖提问者的目标，处理文档的步骤依据目标而有不同考量
    • 解释：明确目标才能更好地确定处理文档的具体方式。
  5. 💡 RAG不是神奇的LLM输入器，可让LLM从文档获取特定内容且解释使用案例很重要
    • 解释：这是从RAG功能本质的角度进行的阐述。

金句与有趣评论

  1. “🤔 Would it not be better to process the file, into chunks in a vector db?”
    • 亮点：提出了处理大型PDF的一种技术思路。
  2. “😎 I’ve tried various implementations of RAG, but I’m not entirely satisfied with them yet.”
    • 亮点：反映出在寻找合适RAG应用过程中的真实体验。
  3. “👀 Rag is not a magical llm feeder.”
    • 亮点：简洁地纠正了对RAG功能的错误认知。
  4. “🤔 I see these requirements as part of the answer, but trip people up if they only go off of this.”
    • 亮点：在探讨处理大型PDF的RAG应用时，指出只考虑部分要求可能会有问题。
  5. “😂 Nice plug btw 😉”
    • 亮点：以一种调侃的方式表达对原帖可能存在推广嫌疑的看法。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的。主要分歧点在于对RAG应用于大型文档处理的看法，有的认为可行且推荐相关应用，有的则表示存在问题并提出其他解决方案。可能的原因是不同人有不同的使用场景和需求，以及对RAG功能的理解和期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对于不同文档格式（如.md格式）和任务内容的处理方式可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果能找到更好的大型PDF处理方式，可能会提高相关工作的效率，对文档处理、信息检索等领域有积极影响。

详细内容：

《关于处理大型文档的 RAG 应用的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个题为“RAG for large documents?”的帖子引起了广泛关注。该帖子询问是否有能处理 100 - 300 页大型 PDF 的 RAG 应用，并提到了一些相关的应用如 Msty、GPT4All、LM Studio、Socrates （https://asksocrates.app），还询问是否有人对这些应用进行过比较。此帖获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为将文件处理成向量数据库中的块可能更好，需要根据具体用例确定最佳的分块方式。还有人提到 Msty、GPT4All 等是否默认进行分块处理，并让他人查看 https://asksocrates.app ，称其可能符合要求。

有用户面临与原帖发布者类似的问题，尝试了多种 RAG 实现，但都不满意。比如，文档中的部分函数未被 LLM 充分考虑，即便要求显示全部函数，LLM 也输出有限且自行编造。该用户测试了多种模型和 RAG 应用，认为问题可能在于 RAG 功能而非 LLM 本身。

有人提出要明确目标和查询类型，先确保使用具有足够上下文长度的完美模型，并决定如何处理 100 - 300 页的 PDF 文档。还有观点认为，如果只需要文档的一小部分内容在上下文中以解决查询问题，那么处理任意大的文档都是可以的，但如果需要同时考虑大量块，对本地设置的要求就会很高。

一些用户分享了自己的经历，如 kazeekm 表示尝试了 NotebookLM 和 Perplexity Spaces 但效果不佳；Yorn2 称导入家乡的法律代码到 RAG 数据库花费很长时间且基本无法使用，认为对于大型文档，训练自己的模型或微调可能更好。

有趣的观点如有人询问某服务相比开源有何优势。

总之，关于处理大型文档的 RAG 应用，讨论中观点多样，既有实用的建议，也有个人的实践经历，但仍未形成统一的结论。