Geeta GPT

Geeta GPT

GEETA GPT هو تطبيق AI متقدم تم تصميمه باستخدام جيل Retrieval-Aggmented (RAG). إنه يعزز القدرات القوية لنماذج اللغة الكبيرة لتوفير استجابات ثاقبة ودقيقة بناءً على المحتوى الغني لـ Bhagavad Gita.

نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) تشبه الطلاب الذين يتفوقون في تقليد ما يدرسونه. بيانات التدريب الخاصة بهم هي كتابهم المدرسي ، وتصبح جيدة جدًا في متابعة الأنماط التي يرونها هناك. ومع ذلك ، فإن هذا يمكن أن يحد من فهمهم. لا يمكنهم حقًا التفكير أو تطبيق المعرفة خارج ما تعرضوا له.

لهذا السبب نحن نستخدم تقنيات مثل الجيل المتمثل في الاسترجاع (RAG) لتوسيع معرفتهم. إنه مثل منحهم الوصول إلى مكتبة عملاقة! يتيح Rag LLMs استشارة المستندات الخارجية عند الاستجابة ، ومساعدتهم على تأسيس إجاباتهم في معلومات العالم الحقيقي وتقليل الحقائق المكياج.

خط أنابيب

العرض التوضيحي

ابدء

1. استنساخ المستودع

 git clone https://github.com/rushidarge/Geeta-GPT.git
cd Geeta-GPT

2. تثبيت التبعيات

 pip install -r requirements.txt

3. إضافة مفتاح API في ملف app.py في أنت بحاجة إلى مفتاح API Gemini ، وهو متاح مجانًا. احصل على لك بالنقر هنا.

 os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "Your API key"

4. تشغيل التطبيق

 streamlit run app.py

الاستخدام

• اطرح أسئلة: اكتب أسئلتك حول Bhagavad Gita واحصل على ردود ثاقبة.
• استكشاف التعاليم: تعمق في تعاليم وآيات محددة من GITA.
• التوجيه الشخصي: استخدم التطبيق للتأمل الشخصي والتوجيه بناءً على حكمة Gita.

القيود

تطبيقات التوليد (RAG) المتمحور بالاسترداد ، على الرغم من أنها قوية ، لها بعض القيود

• التفكير المحدود: صراع خرقة مع التفكير التكراري. إنه يسترجع المعلومات بناءً على التشابه ولكن لا يمكن تقييم ما إذا كانت ذات صلة بالمهمة حقًا.
• مشكلات التوسع: يمكن أن تطغى مجموعات البيانات الكبيرة على طرق استرجاع RAG ، خاصة مع تقنيات مثل K-Nearest Neighbor (KNN).
• اعتماد البيانات: تؤثر جودة المعلومات المستردة بشكل مباشر على إخراج Rag. يمكن أن تؤدي التحيزات أو عدم الدقة في البيانات إلى استجابات غير موثوقة.
• التحديات مع مجموعات البيانات الكبيرة: قد يكون تخزين ومعالجة مجموعات البيانات الضخمة أمرًا صعبًا على RAC ، مما يؤثر على سرعة الاسترجاع والدقة.

النطاق المستقبلي

لا تقتصر قدرات Geeta GPT على Bhagavad Gita . يمكن تمديد الهندسة المعمارية للعمل مع أي وثيقة نصية أو PDF ، وفتح مجموعة من الاحتمالات:

1. توسيع إلى نصوص دينية أخرى: تكييف النظام لتوفير رؤى من النصوص الدينية أو الفلسفية الأخرى.
2. الأوراق الأكاديمية: المساعدة في فهم وتلخيص الأوراق الأكاديمية أو وثائق البحث.
3. أدلة فنية: تقديم الدعم للوثائق الفنية والأدلة ، مما يسهل العثور على معلومات محددة.
4. المستندات القانونية: تعزيز فهم النصوص والعقود القانونية والوصول إليها.

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

فهرس

• طراز LLM: https://gemini.google.com/
• دروس: https://medium.com/