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README
🚀 使用本地MCP服务器构建RAG聊天机器人
本项目借助Streamlit和MCP服务器，打造了基于检索增强生成（RAG）的聊天机器人。用户可上传PDF文件，机器人从中提取相关信息，解答自然语言问题。系统结合OpenAI模型、LangChain工具和内存向量存储库，实现高效文档检索。
✨ 主要特性
- MCP工具集成：利用MCP进行工具编排，保障文档索引、检索和答案生成环节的通信顺畅。后端工具可灵活扩展或替换，以增添新功能。
- PDF上传与解析：用户能够上传PDF文件，系统运用
PDFPlumberLoader提取文本内容。 - 文本分块：采用
RecursiveCharacterTextSplitter将提取的文本拆分为更小部分，实现高效索引和检索。 - 文档索引：文本块被索引到内存向量存储库，借助
OpenAIEmbeddings生成嵌入。 - 相似性搜索（余弦相似度）：用户提交查询时，聊天机器人开展相似性搜索，检索与查询最匹配的文档块。
- 基于提示的答案生成：自定义提示模板融合用户问题和检索到的上下文，通过
ChatOpenAI调用GPT - 4驱动的大语言模型（LLM）生成最终答案。 - 交互式界面：应用程序通过Streamlit提供交互式聊天界面，展示用户提问和机器人回答。