带有本地MCP服务器的RAG聊天机器人

使用 localhost MCP 服务器作为功能调用中心构建基于 RAG 的 HR 聊天机器人以提供工作场所规则

概述

该项目实现了一个基于 Streamlit 和 MCP 服务器的检索增强生成（RAG）聊天机器人。用户可以上传 PDF 文件，聊天机器人从这些 PDF 中提取相关信息以回答自然语言问题。该系统利用 OpenAI 模型、LangChain 工具和内存中向量存储来实现高效的文档检索。

功能

• MCP 工具集成：
  使用 MCP 进行工具编排，确保文档索引、检索和答案生成之间的通信顺畅。后端工具可以轻松扩展或替换以添加新功能。

• PDF 上传与解析：
  上传 PDF 文件后，使用 PDFPlumberLoader 提取文本内容。

• 文本分块：
  使用 RecursiveCharacterTextSplitter 将提取的文本分成更小的段落，以便于索引和检索。

• 文档索引：
  将分块后的文本索引到内存中的向量存储中，并使用 OpenAIEmbeddings 生成嵌入。

• 相似性搜索（余弦相似度）：
  当用户提交查询时，聊天机器人执行相似性搜索以检索与查询最相关的文档段落。

• 基于提示的答案生成：
  使用自定义提示模板结合用户问题和检索到的上下文，并通过 GPT-4 驱动的 LLM（使用 ChatOpenAI）生成最终答案。

• 交互式界面：
  应用程序使用 Streamlit 提供交互式的聊天界面，显示用户问题和机器人回答。

结果