RAG Enhanced NCERT Tutor

NCERT Books System System

ينفذ هذا المشروع نظام جيل (RAG) الذي تم تجهيزه للاسترجاع للكتب NCERT باستخدام Ollama لتضمين النصوص وقاعدة بيانات المتجهات ، و GROQ API للاستجابة النموذجية اللغوية.

سمات

• يستخدم نموذج تضمين النص الاسمي عبر Ollama لإنشاء تضمينات متجهية
• متاجر التضمينات في chromadb
• يستخدم Groq API مع نموذج Llama 3 8b لتوليد الردود
• يوفر الواجهة الخلفية Fastapi والواجهة الأمامية لتفاعل المستخدم

واجهة التدفق

فيما يلي لقطة شاشة للواجهة البسيطة لنظام RAG NCERT Books الخاص بنا:

بنية النظام

فيما يلي نظرة عامة على هندسة NCERT Books Rag System:

تتكون بنية النظام من المكونات التالية:

1. ابتلاع البيانات : تتم معالجة كتب NCERT وإعدادها للتضمين.
2. توليد التضمين : ينشئ Ollama مع نموذج تضمين النص الترويجي تضمينات متجه للنص المعالج.
3. تخزين المتجهات : يقوم Chromadb بتخزين التضمينات التي تم إنشاؤها لاسترجاعها الفعال.
4. معالجة الاستعلام : تتم معالجة استعلامات المستخدم ويتم استرداد التضمينات ذات الصلة من chromadb.
5. نموذج اللغة : GROQ API مع نموذج LLAMA 3 8B ينشئ ردود بناءً على السياق المسترجع واستعلام المستخدم.
6. الواجهة الخلفية : يتعامل Fastapi مع التواصل بين الواجهة الأمامية ومكونات النظام المختلفة.
7. الواجهة الأمامية : يوفر SPEREMLIT واجهة مستخدم تفاعلية للاستعلام عن النظام وعرض النتائج.

المتطلبات الأساسية

قبل البدء ، تأكد من استوفت المتطلبات التالية:

• بيثون 3.7+
• تم تثبيت Ollama وإعداده
• حساب GROQ API ومفتاح API

تثبيت

1. استنساخ المستودع:

    git clone https://github.com/yourusername/ncert-rag-system.git
   cd ncert-rag-system
   

2. تثبيت التبعيات المطلوبة:

    pip install -r requirements.txt
   

3. قم بتنزيل وإعداد Ollama:

   • اتبع الإرشادات في موقع Ollama الرسمي لتثبيت Ollama
   • قم بتنزيل نموذج تضمين النص nomic:

      ollama pull nomic-embed-text
     

4. قم بإعداد مفتاح Groq API الخاص بك:

   • إنشاء ملف .env في جذر المشروع
   • أضف مفتاح GroQ API الخاص بك:

      GROQ_API_KEY=your_api_key_here
     

الاستخدام

1. ابدأ الواجهة الخلفية Fastapi:

    uvicorn main:app --reload
   

2. قم بتشغيل واجهة المستخدم SPEMANLIT:

    streamlit run streamlit_app.py
   

3. افتح متصفح الويب الخاص بك وانتقل إلى عنوان URL للتطبيق SPEREMLIT (عادةً ما يكون http://localhost:8501 )

4. استخدم الواجهة للتفاعل مع NCERT Books System

تقييم خرقة

رخصة

تم ترخيص هذا المشروع بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا - راجع ملف الترخيص للحصول على التفاصيل.

المساهمة

المساهمات مرحب بها! لا تتردد في تقديم طلب سحب.

شكر وتقدير

• أولاما لتوفير نموذج التضمين
• Groq لـ LLM API الخاصة بهم
• Fastapi و STREMLIT لأطر الواجهة الخلفية والواجهة الأمامية