Custom Question Answering Chatbot using Langchain and Gemini AI
1.0.0
ينفذ هذا المشروع سؤالًا مخصصًا للإجابة على chatbot باستخدام نموذج لغة Langchain و Google Gemini (LLM). يتم تدريب Chatbot على البيانات الصناعية من منصة التعلم عبر الإنترنت ، تتكون من أسئلة وإجابات مماثلة.
يتضمن سير عمل المشروع الخطوات التالية:
ضبط البيانات : تم ضبط Google Gemini LLM مع البيانات الصناعية ، مما يضمن أن النموذج يمكنه الإجابة بدقة على الأسئلة بناءً على السياق المقدم.
التضمين وقاعدة بيانات المتجهات : يتم استخدام جمل Huggingface لتضمين لتحويل الأسئلة والإجابات إلى متجهات ، والتي يتم تخزينها في قاعدة بيانات متجه.
تطبيق Retriever : تم تطوير مكون Retriever لاسترداد متجهات متشابهة المظهر من قاعدة بيانات المتجه بناءً على استعلام المستخدم.
التكامل مع سلسلة Langchain RetrivalQa : يتم دمج المكونات في سلسلة باستخدام سلسلة Langchain RetrivalQa ، والتي تعالج الاستعلامات الواردة واسترداد الإجابات ذات الصلة.
واجهة المستخدم : يتم استخدام SPEREMLIT لإنشاء واجهة مستخدم بسيطة ، مما يسمح للمستخدمين بإدخال أسئلتهم وتلقي إجابات من chatbot.
لتشغيل المشروع محليًا ، اتبع هذه الخطوات:
requirements.txt .streamlit run app.py في المحطة. 
يخدم السؤال المخصص للإجابة على chatbot أغراض مختلفة ، بما في ذلك:
هذا المشروع مرخص بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.
