notion chat langchain

Ein Chatbot für Ihre Begriff Wissensbasis

Erstellen Sie einen einfachen Chatbot für Fragen, die Ihre Begriff Knowledge Base/DOCs mit OpenAI, TypeScript, Langchain und Pinecone erstellen.

Tutorial Video

Beispieldaten

Dieses Repo verwendet eine Begriffsvorlage der Support -Dokumente von Cron - einem Kalender der nächsten Generation für Fachkräfte und Teams

Entwicklung

1. Klonen Sie das Repo
2. Pakete installieren

 pnpm install

3. Richten Sie Ihre .env -Datei ein

• Kopieren .env.example in .env Ihre .env -Datei sollte so aussehen:

 OPENAI_API_KEY=

PINECONE_API_KEY=
PINECONE_ENVIRONMENT=

• Besuchen Sie OpenAI und Pinecone, um API -Schlüssel abzurufen und in Ihre .env -Datei einzufügen.

4. Gehen Sie im config in pinecone-index.ts und ersetzen Sie PINECONE_INDEX_NAME durch den Indexnamen in Ihrem Pnecone-Dashboard.

? Anweisungen zur Einnahme Ihres eigenen Datensatzes

Exportieren Sie Ihren Datensatz aus dem Begriff. Sie können dies tun, indem Sie auf die drei Punkte in der oberen rechten Ecke klicken und anschließend auf Export klicken.

Befolgen Sie diese Begriffsanweisungen: Exportieren Sie Ihren Inhalt

Stellen Sie beim Exportieren sicher, dass Sie die Option Markdown & CSV -Format auswählen.

Wählen Sie Everything aus, include subpages und Create folders for subpages. Klicken Sie dann auf Export

Dadurch werden in Ihrem Download -Ordner eine .zip -Datei erstellt. Verschieben Sie die .zip -Datei in das Stamm dieses Repositorys.

Entpacken Sie den Ordner entweder mit 7-ZIP (oder WinZIP) oder führen Sie den folgenden UNIX/Linux-Befehl aus, um die ZIP-Datei zu entpacken (ersetzen Sie den Export... durch Ihren eigenen Dateinamen).

unzip Export-d3adfe0f-3131-4bf3-8987-a52017fc1bae.zip -d Notion_DB

Sie sollten in Ihrem Root -Ordner einen Notion_DB -Ordner sehen, der Markdown -Dateien und Ordner Ihrer Wissensbasis enthält.

Daten aufnehmen

Jetzt müssen wir Ihre Dokumente ingest . In sehr einfachen Worten ist die Einnahme der Prozess der Umwandlung Ihrer Dokumente in Zahlen (Einbettung), die leicht auf Ähnlichkeitssuche gespeichert und analysiert werden können.

npm run ingest

Ausführen der App

Führen Sie Ihre lokale Entwicklerumgebung npm run dev aus.

Verwenden Sie die Suchleiste, um eine Frage zu Ihren Dokumenten zu stellen.

Einfach.

Einsatz

Sie können diese App mit Vercel (Dokumentation) in der Cloud bereitstellen.

Kredit

Dieses Repo ist von Begriffe-QA inspiriert