Chat Ai
1.0.0
تطبيق الدردشة المتقدمة التي تعمل بالدردشة
يتيح تطبيق الدردشة المتقدمة للجيش (RAG) المتقدم من الاسترجاع (RAG) للمستخدمين التفاعل مع أنواع الملفات المختلفة باستخدام LLMS. وهو يدعم التواصل السلس مع مستندات مثل PDFs و DOCX و TXT و CSV ، مما يوفر استجابات دقيقة بناءً على محتوى الملف.
الخلفية
قاعدة البيانات
VectorStore
# Clone the repo
$ git clone https://github.com/saurabh-kud/Chat-Ai
# Setting Up ENV
> setup .env file for database and llm
APP_NAME= " CHAT AI "
APP_VERSION=0.0.1
APP_HOST = " 0.0.0.0 "
PORT=8000
PYTHON_ENV=development
DOCS_ENABLED=True
GOOGLE_API_KEY=AI ****************** ohd
OPENAI_API_KEY=sk- ************************** Prx
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=123456
# Install Virtual Env
$ pip install virtualenv
# Create Virtual Environment
$ py -3 -m venv v_env
# Activate Virtual Env [Windows]
$ . v _env S cripts a ctivate
# Activate Virtual Env [Linux]
$ source v_env/bin/activate
# go to working directory
$ cd backend
# Install dependencies
$ pip install -r requirements.txt
# NOTE- if you are not running through docker then you have to run you psql server and qdrant-db seperately
$ docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant --name qdrant-db
# Migrate Using Alembic
$ alembic upgrade head
# Start server
$ uvicorn app.main:app
# Access
$ http://localhost: ${PORT} /api/docs
# Using Docker
$ docker compose -f docker-compose.yml -p chatai-stack up -d --build --force-recreate --remove-orphans
# Access
$ http://localhost: ${PORT} /api/docs
# Access your app
$ http://localhost: ${PORT}
؟ سوراب كومار
© سوراب كومار | معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
