From e9cc85803c5dfea8e44406999bc374229b4b95fa Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Davide Grilli Date: Tue, 9 Jun 2026 10:25:26 +0200 Subject: [PATCH] docs: aggiorna README con guida parametri, tabelle modelli e licenza MIT Espande l'abstract, rimuove il diagramma ASCII in favore di testo discorsivo, aggiunge tabelle di modelli embedding e LLM con link al catalogo Ollama, guida alla scelta dei parametri per chunking/ingest/RAG. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 --- README.md | 8 +------- 1 file changed, 1 insertion(+), 7 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 9080a3a..a1b2084 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -11,13 +11,7 @@ L'idea e' semplice: MinerU estrae il testo dal PDF producendo un Markdown strutt **Embedding + Generazione:** Ollama (locale, nessun dato inviato a server esterni) **Licenza:** [MIT](LICENSE) -``` -PDF - └─ MinerU ──► sources/.md - └─ chunker.py ──► chunks//chunks.json - └─ ingest.py ──► chroma_db/ - └─ rag.py / GUI -``` +Il PDF viene convertito da **MinerU** in un file Markdown strutturato (`sources/.md`). Il **chunker** lo analizza e produce una lista di chunk semantici (`chunks//chunks.json`). Il modulo di **ingest** genera gli embedding tramite Ollama e li indicizza in ChromaDB (`chroma_db/`). Infine **rag.py** (o la GUI) riceve la domanda, recupera i chunk piu' rilevanti e genera la risposta. ---