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GPT Powered AI Dokument Chatbot Creator

GPT Powered AI Dokument Chatbot Creator ist eine Webanwendung, mit der Benutzer PDF und andere Dokumentdateien hochladen, den Inhalt der Dokumente verarbeitet und Antworten auf Fragen der Benutzer basierend auf den Informationen aus den hochgeladenen Dokumenten gibt. Die Anwendung verwendet OpenAIs GPT-3,5-Turbo für die Verarbeitung von Fragen und Text-Embedding-ada-002 zum Einbetten von Text sowie Pinecone für die Vektor-Ähnlichkeitssuche.

Überblick

Dieses Projekt soll eine benutzerfreundliche Oberfläche für Benutzer bereitstellen, um ihre Dokumente hochzuladen und zu verwalten und gleichzeitig genaue und relevante Antworten auf ihre Fragen zu erhalten, die auf dem Inhalt der hochgeladenen Dokumente basieren. Die Anwendung nutzt die modernste KI-Technologie, um ein nahtloses und effizientes Benutzererlebnis zu bieten.

Technologie

  • Django : Die Anwendung wird mit dem Django Web Framework erstellt
  • Django Rest Framework : API -Endpunkte werden unter Verwendung von Django Rest Framework erstellt
  • Sellerie : Asynchrone Aufgabenverarbeitung wird mit Sellerie behandelt
  • OpenAI-API : GPT-3.5-Turbo wird zur Bearbeitung von Fragen und zur Erzeugung eigener Fragen verwendet
  • Text-Embedding-ada-002 : Texteinbettungen werden unter Verwendung von OpenAs Text-Embedding-Modell erstellt
  • Pinecone : Die Vektor -Ähnlichkeitssuche wird mit Pinecone.io durchgeführt
  • PostgreSQL : Standarddatenbank zum Speichern von Benutzer- und Dokumentinformationen

Merkmale

  • Benutzerauthentifizierung und Verwaltung
  • Hochladen und Verarbeitung von Dokumenten
  • Texteinbettung und Indexierung in Tinecone
  • Fragenverarbeitung mit GPT-3.5-Turbo
  • Antwortgenerierung basierend auf der Suche nach Dokumentenähnlichkeit
  • Dokumentverwaltung und Organisation

Zukünftiger Umfang

  • Unterstützung für zusätzliche Dokumentformate
  • Verbessertes Dokumentenmanagement- und Organisationsfunktionen
  • Verbesserte Leistung für die Verarbeitung großer Dokumente
  • Integration in andere KI -Modelle und -Dienste für eine verbesserte Antwortgenerierung
  • Erweiterte Analyse- und Berichterstattungsfunktionen für Benutzereinsichten
  • Unterstützung für zusätzliche Sprachen
  • Unterstützung für zusätzliche Fragetypen

Installation

  • Klonen Sie das Repository: 
git clone https://github.com/shamspias/document_ai_qa.git
  • Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und aktivieren Sie sie: 
 cd document_ai_qa
python -m venv venv
source venv/bin/activate
  • Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten: 
pip install -r requirements.txt
  • Kopieren Sie Beispiel.Env in .Env und aktualisieren Sie die Umgebungsvariablen: 
cp example.env .env
 # Django settings
SECRET_KEY=your-secret-key
DEBUG=True
ALLOWED_HOSTS=localhost,127.0.0.1
DJANGO_SETTINGS_MODULE=document_ai_qa.settings.local

# Database settings
DB_NAME=db_name
DB_USER=db_user
DB_PASSWORD=db_password
DB_HOST=db_host
DB_PORT=db_port

# OpenAI API
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

# Pinecone API
PINECONE_API_KEY=your-pinecone-api-key

# Celery settings
CELERY_BROKER_URL=redis://localhost:6379/0
CELERY_RESULT_BACKEND=redis://localhost:6379/0

# Email
EMAIL_BACKEND=django.core.mail.backends.smtp.EmailBackend
EMAIL_HOST= ' '
EMAIL_PORT=587
EMAIL_FROM= " "

SITE_URL=http://localhost:8000

# CORS
CSRF_COOKIE_SECURE=True
SESSION_COOKIE_SECURE=True
CSRF_COOKIE_HTTPONLY=False
SESSION_COOKIE_HTTPONLY=True
SESSION_COOKIE_SAMESITE= " None "
CSRF_COOKIE_SAMESITE= " None "
CORS_ALLOW_CREDENTIALS=True
CORS_ORIGIN_ALLOW_ALL=False
CSRF_COOKIE_NAME= " csrftoken "
CORS_ALLOWED_ORIGINS=http://127.0.0.1:3000,http://localhost:3000

# GENERALS
AUTH_USER_MODEL=users.User
LANGUAGE_CODE= " en-us "
APPEND_SLASH=True
TIME_ZONE= ' UTC '
USE_I18N=True
USE_TZ=True
USE_L10N=True

# Social
FACEBOOK_KEY= ' '
FACEBOOK_SECRET= ' '
GOOGLE_KEY= ' '
GOOGLE_SECRET= ' '

# Other API
OPEN_AI_KEY= ' '
SENTRY_DSN= ' '

# AWS
AWS_ACCESS_KEY= ' '
AWS_SECRET_KEY= ' '
REGION_NAME= ' '
QUEUE_NAME= ' '

DJANGO_AWS_STORAGE_BUCKET_NAME= ' '


# Admin Site Config
ADMIN_SITE_HEADER= " Chatbot builder "
ADMIN_SITE_TITLE= " Chatbot Builder Dashboard "
ADMIN_SITE_INDEX= " Chatbot Builder Dashboard "
  • Wenden Sie die Migrationen an: 
python manage.py migrate
  • Führen Sie den Entwicklungsserver aus: 
python manage.py runserver

Besuchen Sie http: // localhost: 8000/in Ihrem Browser, um auf die Anwendung zuzugreifen.

API -Endpunkte

Die folgenden API-Endpunkte sind in der Anwendung von GPT-betriebenem Ai-Dokument-Chatbot-Creator verfügbar:

  1. Benutzerregistrierung

    • Endpunkt: /api/auth/register/
    • Methode: POST
    • Payload: { "username": "your_username", "password": "your_password", "email": "[email protected]" }
    • Beschreibung: Registrieren Sie ein neues Benutzerkonto.

  2. Benutzeranmeldung

    • Endpunkt: /api/auth/login/
    • Methode: POST
    • Payload: { "username": "your_username", "password": "your_password" }
    • Beschreibung: Authentifizieren Sie einen vorhandenen Benutzer und geben Sie ein JSON -Web -Token (JWT) zurück.

  3. Laden Sie ein Dokument hoch

    • Endpunkt: /api/documents/
    • Methode: POST
    • Payload: {"title": "document_title", "file": file_upload}
    • Beschreibung: Laden Sie eine Dokumentdatei (PDF oder andere unterstützte Formate) zur Verarbeitung und Indizierung hoch.

  4. Listen Sie alle Dokumente auf

    • Endpunkt: /api/documents/
    • Methode: GET
    • Beschreibung: Abrufen Sie eine Liste aller hochgeladenen Dokumente für den authentifizierten Benutzer ab.

  5. Ein Dokument abrufen

    • Endpunkt: /api/documents/<document_id>/
    • Methode: GET
    • Beschreibung: Abrufen Sie ein bestimmtes Dokument mit ID ab.

  6. Löschen Sie ein Dokument

    • Endpunkt: /api/documents/<document_id>/
    • Methode: DELETE
    • Beschreibung: Löschen Sie ein bestimmtes Dokument per ID.

  7. Eine Frage stellen

    • Endpunkt: /api/questions/
    • Methode: POST
    • Nutzlast: { "question": "your_question" }
    • Beschreibung: Senden Sie eine Frage und erhalten Sie eine Antwort basierend auf dem Inhalt der hochgeladenen Dokumente.

Bitte beachten Sie, dass die tatsächlichen Endpunkte in Ihrem Projekt je nach spezifischer Implementierung variieren können. Weitere Informationen zu den verfügbaren API -Endpunkten und deren Verwendung finden Sie im Quellcode und der Dokumentation des Projekts.

Verwendung

  1. Registrieren Sie ein neues Benutzerkonto oder melden Sie sich mit einem vorhandenen Konto an.
  2. Laden Sie PDF oder andere unterstützte Dokumentdateien mit der bereitgestellten Schnittstelle hoch.
  3. Die Anwendung verarbeitet und indiziert den Inhalt der hochgeladenen Dokumente.
  4. Stellen Sie Fragen mit dem Feld "Frageeingab", und die Anwendung gibt Antworten basierend auf dem Inhalt der hochgeladenen Dokumente an.

Ausführlichere Verwendungsanweisungen finden Sie in der Dokumentation der Bewerbung.

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