asadjanjua/RAG-RESEARCH-AGENT
RAG Research Agent is an AI-powered document question-answering system built with LangChain, FAISS, Ollama, and Streamlit. It enables users to upload documents, retrieve relevant context using semantic search, and generate accurate, context-aware responses using Retrieval-Augmented Generation (RAG).
SUMMARY AI summary by gpt-5-mini
このプロジェクトは、複数のPDFをアップロードしてローカル環境でRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインを使い、文書に対する自然言語クエリで質問応答を行うためのドキュメント調査アシスタントです。研究者やアナリスト、個人情報を外部に出したくない開発者などが想定利用者です。主な機能は複数PDFの同時アップロード、自然言語での質問応答、回答に使われたソースチャンクの表示、セッション内のチャット履歴保持です。完全ローカル動作を意図しており、LLaMA 3.2 を Ollama 経由で利用するためAPIコストは発生しません。技術スタックはフロントエンドが Streamlit、埋め込みは HuggingFace の all-MiniLM-L6-v2、ベクトルDBに ChromaDB、パイプラインは LangChain LCEL を採用しています。実行手順は Ollama のインストールと llama3.2 のプル、仮想環境作成、依存関係のインストール後に Streamlit アプリを起動する流れです。
DETECTED Detected AI stack
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Why this is classified AI-related
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Total AI relevance score: 75 / 100
Position among AI repos in the same language
We track 12,547 Python repos, of which 9,693 score 40 or above on AI relevance. 2,089 have more stars than this one (top 16.7%), and 563 score higher (top 4.5%).
Owner
Dates
| Created on GitHub | 2026-05-09 |
| Last push | 2026-05-09 |
| First seen here | 2026-05-09 |
| Last fetched | 2026-08-17 16:23 |
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