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title: Ask PDFi
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license: mit
PDFi - Intelligenter PDF Assistent
Ein smartes RAG-System, entwickelt für die interaktive Analyse von Dokumenten.
📝 Projekt-Übersicht
Dieses Projekt vereint modernes UI/UX-Design mit leistungsstarker KI-Technologie. Es entstand im Rahmen meiner Spezialisierung zum Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung (FIAE). Der Fokus liegt auf einer nahtlosen User Experience, sauberem Branding und einer hochperformanten, lokalen Backend-Architektur auf Basis von Open-Source-Modellen.
🛠️ Tech-Stack
- Frontend: Streamlit (Custom SVG-Branding & Base64-Injektion für optimierte Performance)
- LLM: Meta Llama 3.1 8B Instruct (GGUF-Quantisierung via
llama-cpp-python) - Kontext: Erweitertes Kontextfenster von 16.384 Token für komplexe Analysen
- Embeddings: HuggingFace
all-MiniLM-L6-v2(Lokal ausgeführt) - Vektor-Datenbank: FAISS (In-Memory für blitzschnelle Ähnlichkeitssuche)
- Framework: LangChain & LangChain-Community
- Infrastruktur: Nvidia T4 GPU-Beschleunigung (Hugging Face Spaces Docker-Environment)
✨ Kern-Features
- 📄 Präzisions-Retrieval: Automatisches Text-Splitting mit Seitenzahl-Metadaten. PDF'i weiß exakt, auf welcher Seite eine Information steht.
- ⚡ High-Speed Inferenz: GPU-beschleunigte RAG-Pipeline mit optimierter Retrieval-Tiefe ($k=25$) für fundierte Zusammenfassungen.
- 🎨 Branding & UX: Eigens entworfenes Maskottchen "PDFi" als optimiertes SVG-Favicon (1:1 Skalierung) für ein konsistentes Interface.
- 🔒 Datensouveränität: Lokale Inferenz innerhalb des Docker-Containers. Sensible Dokumentendaten verlassen niemals die gesicherte Umgebung.
🏗️ Architektur & Design
Die Anwendung folgt dem Prinzip der strikten Trennung zwischen UI-Steuerung und Geschäftslogik.
🚀 Lokale Installation
- Repository klonen:
git clone [https://huggingface.co/spaces/EX0SHIVA/Ask-PDFi](https://huggingface.co/spaces/EX0SHIVA/Ask-PDFi)
cd Ask-PDFi
- Docker-Build & Start:
docker build -t pdfi-app .
docker run -p 7860:7860 --gpus all pdfi-app
📖 Roadmap & Status
- ✅ Projekt-Setup & Architekturplanung
- ✅ Implementierung der RAG-Logik (
rag_core.py) - ✅ UI-Entwicklung & Custom Branding (
app.py) - ✅ Deployment auf Hugging Face Spaces
- ⬜ Erweiterung um Multi-Dokumenten-Unterstützung (Future Feature)
Design meets Code. Entwickelt mit Fokus auf Funktionalität und User Experience.