如何让企业内部大量的文档方便地被管理者或者员工使用，是数字化过程中的一项重要内容。文档聊天机器人可以基于大模型并以聊天的交互方式为用户提供文档服务，这是目前一个比较流行的提高文档使用效率的方案。
团队可以通过聊天机器人简单地询问与文档有关的问题，即可获得即时、准确的回答，节省了大量的查找文档的时间，从而帮助他们提高工作效率。
以下是一些文档聊天机器人的应用案例：
(1) 医疗保健：
(2) 法务：
(3) 会计：
在技术实现上一般基于大模型以及RAG或者Agent应用架构，并且结合嵌入模型对文档内容向量化，存储到向量数据库，以实现文档内容的检索和问答机制。
由于文档对于组织来说是重要的数据资产，包含许多机密信息，因此，在建设一个基于大模型的文档聊天机器人时，私有化方案是比较靠谱的选择。与SaaS相比，其优势包括：
以下是一些比较优秀的开源文档AI聊天助手解决方案。可以根据需求，选择合适的开源项目代码进行改造，以实现适配国内大模型服务或者本地大模型的方案。
DocsGPT是一个尖端的开源解决方案，它简化了在项目文档中查找信息的过程。通过集成强大的GPT模型，开发人员可以轻松地提出有关项目的问题并获得准确的答案。DocsGPT提供AI知识共享，并可将知识集成到AI工作流程中，实现端到端的方案。
DocsGPT还针对文档应用提供了开源模型：
AiChat是一个一体化的LLM CLI工具，具有Shell Assistant、Chat-REPL、RAG、AI Tools Agents等功能。该应用程序使用Rust语言编写，具有多平台支持、shell助手、chat-REPL和多表单输入支持。提供了一个友好的用户界面，并且可以完全离线运行。
(1) Shell Assistant
(2) Chat-REPL
(3) RAG（Chat with your documents)
(4) LLM Playground
LLM Playground是一个Web应用程序，支持直接在浏览器中任何LLM进行交互。
3.private-gpt
PrivateGPT是一个可以直接用于生产环境的AI项目，可以使用大型语言模型的功能来实现文档的询问，由于项目可以100%私有化部署，任何时候都不会有数据离开运行环境，即使在没有互联网连接的情况下也能够运行。
该项目提供了一个API，提供了构建私有的、上下文感知的AI应用程序所需的所有功能。遵循OpenAI API标准，并支持通用Http和流式响应服务。
API分为两个逻辑块：
(1) 高级API，包装了RAG（检索增强生成）复杂性的实现：
(2) 低级API，允许高级用户实现自己的复杂管道：
除此之外，还提供了一个Gradio UI客户端来调试API，包含一组非常有用的功能，如：批量模型下载脚本、提取脚本、文档文件夹监视等。
4.LocalGPT
LocalGPT是一个支持使用GPT模型在本地设备上与文档聊天的开源应用程序，允许您在不影响隐私的情况下与文档进行对话。一切都在本地运行，没有数据会离开您的计算机环境。
这个项目参考了private-gpt的实现。
LocalGPT基于LangChain、HuggingFace LLM、ChromaDB和Streamlit开发。
特征：
kotaemon是一个开源的、干净的、可定制的RAG UI，用于与文档聊天。为最终用户和开发人员而建。
特征：