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在AI泛滥的时代，大部分人都在用ChatGPT处理各种文档和知识查询。但有个问题一直很要命：幻觉。
你问它一个具体的技术问题，它能给你编出一套听起来很专业的废话。
这个开源项目已经在GitHub上获得了16K+的star，它做的事情很简单但很核心：让AI基于你的真实文档给出可靠答案，并且标注信息来源。
DocsGPT解决了什么痛点？
想象一下这些场景：
你是技术团队leader，新人总是问一些在公司文档里已经写得很清楚的问题。每次都要人工回答，累死人。
你是产品经理，客户询问产品功能，你需要从几百页的产品文档里找答案。效率低到怀疑人生。
你是研究员，面对海量的论文和报告，想快速找到关键信息，但搜索引擎又不够智能。
DocsGPT就是为了解决这些痛点而生的。
功能强大到有点夸张
多格式支持：PDF、DOCX、CSV、XLSX、EPUB、MD、HTML、JSON、PPTX，甚至图片都能处理。基本上你能想到的文档格式，它都支持。
网络数据集成：不只是本地文档，还可以从URL、网站地图、Reddit、GitHub等地方直接抓取数据。想要实时的网络信息？没问题。
可靠的答案：这是最核心的功能。每个回答都会标注信息来源，你可以直接点击查看原文。再也不用担心AI胡说八道了。
API密钥管理：可以生成与你的设置、文档和模型关联的API密钥，简化聊天机器人和集成的配置。
工具连接：能够连接到各种API、工具和服务，让LLM不只是聊天，还能执行实际操作。
部署简单到让人意外
不要被"企业级"这个词吓到，实际上搭建DocsGPT超级简单：
1. 确保你的系统装了Docker 2. 克隆项目： git clone https://github.com/arc53/DocsGPT.git3. 进入目录： cd DocsGPT4. 运行安装脚本： ./setup.sh（Linux/Mac）或PowerShell -ExecutionPolicy Bypass -File .\setup.ps1（Windows）
安装脚本会引导你选择配置：使用公共API、本地运行、连接本地推理引擎，或者使用云API提供商。脚本会自动配置你的.env文件。
安装完成后，打开浏览器访问 http://localhost:5173/ 就能使用了。
架构设计很有想法
DocsGPT的架构图看起来挺复杂，但思路很清晰：
• 前端：基于Vite和React，界面简洁现代 • 后端：Flask应用，处理文档解析和AI调用 • 扩展：支持React组件、Discord机器人等各种集成 • 数据处理：多种向量数据库支持，包括Qdrant、Pinecone等
这种模块化的设计意味着你可以根据自己的需求定制功能，而不是被绑定在某个特定的技术栈上。
项目地址：https://github.com/arc53/DocsGPT
