ai starter kit

طقم بداية الذكاء الاصطناعي

قاعدة رمز الحد الأدنى لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعى لإجابة الأسئلة (QA) على مستندات PDF ، محليًا تمامًا.

هذا المشروع مستوحى من Local-Ai-Stack. ومع ذلك ، فإن مكدسهم يعتمد تمامًا على JavaScript ، وكنت بحاجة إلى الواجهة الخلفية المستندة إلى Python ، لذلك قررت إنشاء هذا المشروع.

AI-starter-kit-demo_3.mp4

كومة

• ؟ الاستنتاج: أولاما
• Vectordb: qdrant
• ؟ LLM Orchestration: Langchain
• ؟ ️ منطق التطبيق: fastapi

كيف تبدأ

1. استنساخ هذا الريبو:

git clone https://github.com/mallahyari/ai-starter-kit.git

2. تثبيت التبعيات الخلفية:

 cd backend/app
pip install -r requirements.txt

3. تثبيت تبعيات الواجهة الأمامية:

 cd frontend
npm install

4. ابدأ قاعدة بيانات ناقلات QDrant (تحتاج إلى Docker). انظر هنا للحصول على معلومات خيارات أخرى:

docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant

5. تثبيت تعليمات Ollama هنا

6. قم بتشغيل خادم Fastapi (من Inside backend Directory):

python app/main.py

7. افتح محطة جديدة وابدأ خادم تطوير React (من داخل frontend ):

npm start

تغيير التكوينات

يمكنك تغيير التكوينات في ملف .config ، مثل نموذج التضمين وحجم الجزء وتداخل الجزء . إذا كنت تخطط لاستخدام Qdrant Cloud ، فيمكنك أو يمكنك إنشاء ملف .env الخاص بك وتعيين مفاتيح API اللازمة.

حالات استخدام إضافية

على الرغم من أن التطبيق الحالي يدعم ملفات PDF فقط ، إلا أنه من السهل جدًا إضافة أنواع أخرى من الملفات مثل الملفات النصية ، وما إلى ذلك ، يمكنك أيضًا إضافة الدردشة المفتوحة بالإضافة إلى QA Over Document Use Case.

المناقشة والمساهمة

إذا كان لديك أي تعليق أو تعليقات ، فالرجاء عدم التردد في استخدام قسم Discussions وفتح موضوع جديد. يمكنك أيضًا التواصل مباشرة عبر LinkedIn أو Twitter