chatbot_palakjaiswal

Chatbot-Probe

Der verwendete Tech -Stack enthält Langchain, Pinecone, TypeScript, Openai und Next.js. Langchain ist ein Framework, das es einfacher macht, skalierbare AI/LLM -Apps und Chatbots zu erstellen. PineCone ist eine Vektorstore zum Speichern von Einbettungen und Ihrem PDF im Text, um später ähnliche Dokumente abzurufen.

Prelude: Bitte stellen Sie sicher, dass Sie den Knoten bereits auf Ihrem System heruntergeladen haben und die Version 18 oder mehr ist.

Entwicklung

1. Gabel und klonen Sie das Repo

 git clone [github https url]

2. Pakete installieren

 npm i

Nach der Installation sollten Sie nun einen Ordner node_modules sehen.

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=

PINECONE_INDEX_NAME=

DATA_FILE_PATH=

• Besuchen Sie OpenAI, um API -Schlüssel abzurufen und in Ihre .env -Datei einzufügen.
• Besuchen Sie PineCone, um Ihre API -Schlüssel zu erstellen und abzurufen. Abzahlen Sie auch Ihre Umgebung und Ihren Indexnamen aus dem Dashboard.

4. Ersetzen Sie im config den PINECONE_NAME_SPACE durch einen namespace , in dem Sie Ihre Einbetten auf PineCone speichern möchten, wenn Sie npm run ingest ausführen. Dieser Namespace wird später für Abfragen und Abrufen verwendet.

5. In utils/makechain.ts Kette ändern Sie die QA_PROMPT für Ihre eigene Verwendung. Ändern Sie modelName in new OpenAI in gpt-4 , wenn Sie Zugriff auf gpt-4 API haben. Bitte überprüfen Sie außerhalb dieses Repo, dass Sie Zugriff auf gpt-4 API haben, andernfalls funktioniert die Anwendung nicht.

Dateibehandlung

Dieses Repo unterstützt derzeit nur 1 Datei

1. Aktualisieren Sie die Data_File_Path in Env -Datei mit Ihrem Dateispeicherort.

2. Führen Sie das Skript npm run ingest zu "aufnehmen" und Ihre Dokumente einbetten. Wenn Sie auf Fehler stoßen, beheben Sie unten.

3. Überprüfen Sie das Pinecone -Dashboard, um zu überprüfen, ob Ihr Namespace und Vektoren hinzugefügt wurden.

Führen Sie die App aus

Sobald Sie überprüft haben, ob die Einbettungen und Inhalte erfolgreich zu Ihrem Tinecone hinzugefügt wurden, können Sie die App npm run dev ausführen, um die lokale Entwicklerumgebung zu starten, und dann eine Frage in die Chat -Schnittstelle eingeben.

Allgemeine Fehler

• Stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Knotenversion ausführen. Führen Sie node -v aus
• Versuchen Sie es mit einem anderen PDF oder konvertieren Sie Ihr PDF zuerst in Text. Es ist möglich, dass Ihr PDF beschädigt, gescannt ist oder OCR benötigt, um in Text umzuwandeln.
• Console.log die env -Variablen und stellen Sie sicher, dass sie ausgesetzt sind.
• Stellen Sie sicher, dass Sie dieselben Versionen von Langchain und Tinecone wie dieses Repo verwenden.
• Überprüfen Sie, ob Sie eine .env -Datei erstellt haben, die Ihre gültigen (und funktionierenden) API -Schlüssel, Umgebungs- und Indexnamen enthält.
• Wenn Sie modelName in OpenAI ändern, stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf die API für das entsprechende Modell haben.
• Stellen Sie sicher, dass Sie über genügend OpenAI -Credits und eine gültige Karte auf Ihrem Billings -Konto verfügen.
• Überprüfen Sie, ob Sie in Ihrer globalen Umgebung nicht mehrere OpenAPI -Schlüssel haben. Wenn Sie dies tun, wird die lokale env -Datei aus dem Projekt durch Systeme env überschrieben.
• Versuchen Sie, Ihre API -Schlüssel in den process.env zu streichen.

Titzenfehler

• Stellen Sie sicher, dass Ihre Pnecone -Dashboard environment und index mit der in den Dateien pinecone.ts und .env übereinstimmen.
• Überprüfen Sie, ob Sie die Vektorabmessungen auf 1536 festgelegt haben.
• Stellen Sie sicher, dass sich Ihr Timecone -Namespace in Kleinbuchstaben befindet.
• Pnecone -Indizes der Benutzer im Starterplan (frei) werden nach 7 Tagen der Inaktivität gelöscht. Um dies zu verhindern, senden Sie eine API -Anfrage an Pinecone, um den Zähler vor 7 Tagen zurückzusetzen.
• Wiederieren Sie von Grund auf neu, mit einem neuen Pinecone -Projekt, Index und geklontem Repo.