Seerat e Nabi Model with Llama Index

نموذج SEERAT-E-NABI مع مؤشر LLAMA

هذا المشروع هو تطبيق ويب يستخدم الواجهة الخلفية fastapi لتوفير ردود على أسئلة حول نموذج Seerat-e-nabi باستخدام مؤشر Llama لتخزين المتجهات والاستعلام.

سمات

• تكامل Fastapi : إطار عمل خفيف الوزن للتعامل مع طلبات API.
• مؤشر Llama : يستخدم مؤشر LLAMA لتخزين واستفسار متجهات الوثيقة.
• تحميل النموذج الديناميكي : يتم تحميل الفهرس ويستمر تلقائيًا ، مما يضمن الاستعلام الفعال.

بنية الملف

• main.py : ملف التطبيق الرئيسي باستخدام fastapi لإعداد نقاط النهاية.
• llama_model.py : البرنامج النصي لتحميل البيانات ، وإنشاء فهرس ، والاستعلام عنه باستخدام فهرس Llama.
• clean.py : البيانات الأولية المسبقة لإنشاء مجموعة بيانات نظيفة مناسبة للفهرسة.

المكونات الرئيسية

تطبيق fastapi ( main.py )

• نقاط النهاية :
  • GET / : التحقق من الصحة البسيطة "موافق".
  • GET /response/{question} : يقبل سؤالًا ويعيد رد النموذج.
• تكوين الخادم : يقوم بتشغيل الخادم على port 8000 بتمكين إعادة التحميل.

نموذج لاما ( llama_model.py )

• تحميل البيانات وفهرستها :
  • يحمل المستندات من دليل محدد.
  • يخلق ويستمر مؤشر متجر المتجهات.
• معالجة الاستعلام :
  • يوفر وظيفة للاستعلام عن ردود الفهرس وجلبها.

المعالجة المسبقة للبيانات ( clean.py )

• تنظيف البيانات :
  • يزيل الشخصيات غير الرقمية والخطوط الفارغة.
  • تصفية الخطوط مع أقل من ثلاث كلمات.
• حفظ البيانات النظيفة : يحفظ البيانات المعالجة مسبقًا إلى ملف جديد.

التحديات والحلول

• تكامل النماذج : ضمان التكامل السلس لمؤشر Llama مع Fastapi يتطلب معالجة دقيقة لتحميل البيانات وفهرستها.
• المعالجة المسبقة للبيانات : تنظيف وإعداد البيانات لإنشاء فهرس ذي معنى تضمن خطوات متعددة للمعالجة المسبقة.
• الاستعلام الفعال : تنفيذ نظام للاستعلام عن الفهرس بكفاءة وتوفير ردود تتطلب آليات فهرسة ومعالجة قوية.

ابدء

1. استنساخ المستودع.
2. تثبيت التبعيات المطلوبة.
3. تشغيل تطبيق Fastapi.

git clone https://github.com/faisal-fida/seerat-e-nabi-model-llama-index.git
cd seerat-e-nabi-model-llama-index
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload

خاتمة

يوضح هذا المشروع دمج Fastapi مع مؤشر Llama لإنشاء تطبيق ويب سريع الاستجابة قادر على الإجابة على الأسئلة بناءً على البيانات المفهرسة. ويسلط الضوء على تعقيدات تكامل النماذج ، والمعالجة المسبقة للبيانات ، والاستعلام الفعال.

لا تتردد في المساهمة أو إثارة المشكلات إذا واجهت أي مشاكل!