chat_bot

Chat -Bot für die Website der Universität

Chatbot mit Abruf Augmented Generation mit Astra dB und dem OpenAI -Chat -Modell.

Bauen Sie Ihren eigenen Lappen -Chatbot auf

1. Es nutzt DataStax Ragstack, ein kuratierter Stapel der besten Open-Source-Software zur Lockerung des RAG-Musters in produktionsbereiten Anwendungen, die Astra Vector DB oder Apache Cassandra als Vektorspeicher verwenden.
2. Verwendet OpenAs große Sprachmodelle für Q & A -Stil -Chatbots
3. Verwendet Streamlit, um die fantastische App einfach im Internet bereitzustellen, damit jeder es sehen kann!
4. Kombiniert mit dem Astra DB Vector Store für zusätzlichen Kontext im Zusammenhang mit der Universität
5. Entwickelt für die Verwendung des Studenten, um Fragen zu stellen, die durch ein Word -Dokument bereitgestellt werden. Es enthält Informationen über die Universität, ihre Standorte, Kontaktinformationen, Termine, verschiedene Kurse, die für Bewerber 2024-25 angeboten werden.
6. Orchestrierte Langchain-Integration, die die Verknüpfung zwischen OpenAIs LLM (CHATGPT-3) und ASTRA DB ermöglicht, um semantische Suchprozesse in einem serverlosen Framework zu optimieren.

Python -Umgebungen

Falls Sie alle oben genannten lokal ausführen möchten, ist es nützlich, eine virtuelle Umgebung zu schaffen. Verwenden Sie das unten, um es einzurichten:

 python3 -m venv myenv

Dann aktivieren Sie es wie folgt:

 source myenv/bin/activate   # on Linux/Mac
myenvScriptsactivate.bat  # on Windows

Jetzt können Sie mit der Installation von Paketen beginnen:

 pip3 install -r requirements.txt

Um zu überprüfen, welche Pakete installiert wurden:

 pip3 freeze

Was Sie in Anforderungen speichern können.txt, wenn Sie möchten:

 pip3 freeze > requirements.txt

Vorschau des implementierten Chatbot auf Streamlit.

Bitte beachten Sie, dass dies noch nicht bereitgestellt wurde, aber unten wie unten aussieht:-