langchain_readlocal

Langchain_readlocal

Verwendet Langchain, um lokale Dateien in die Vector -Datenbank zu lesen und die Q & A mit LLM mithilfe der vektorisierten Dokumente zu starten

Wie man benutzt

• Der Benutzer muss Python -Pakete aus der Datei "Anforderungen.txt" installieren. Die verwendete Python -Version ist: Python 3.11.4
• Der Benutzer muss die Datei GPT4ALL.PY aus dem am Standort des Moduls installierten GPT4ALL -Ordners mit dem vorgesehenen Ort ausschalten. Der hier bereitgestellte hier ist, dass das LLM lokal und mit dem Modell der Wahl des Benutzers und nicht das Standardmodell von GPT4all -Website installiert wird. Dies ermöglicht es dem LLM, nur lokal und ohne Internetverbindung auszuführen. Beachten Sie, dass der Benutzer 2 Eingänge in die Datei gpt4all.py (der Dateispeicherort des verwendeten LLM und den Namen der Datei selbst) benötigt wird.
• Dies bedeutet
• Der Benutzer benötigt auch einen OpenAI -API -Schlüssel für die Verwendung

Roadmap

• Fragen und Antworten und Dokumente, die wie beabsichtigt funktioniert
• Erhöhen Sie die Effizienz + Anpassung: Ermöglichen Sie den Benutzern, bestimmte Seiten von Dokumenten auszuwählen
• Erhöhen Sie die Effizienz + Anpassung: Ermöglichen Sie den Benutzern, Dokumente nach bestimmten Wörtern zu durchsuchen und Abschnitte ohne zu ignorieren
• Testen Sie verschiedene Modelle und kompilieren Sie eine Liste, in der Genauigkeit, Dateigröße und Geschwindigkeit verglichen werden (einige Modelle sind sehr langsam und bieten nicht viel mehr Genauigkeit)
• Machen Sie Code interaktiv und benutzerfreundlicher (stellen Sie möglicherweise TKINGER vor, um GUI-Design zu unterstützen).