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Langchain Dokumentation Chat Assistent?

Willkommen im Langchain Dokumentation Chat Assistant Project! Diese Anwendung soll den Benutzern eine bequeme Möglichkeit bieten, mit Langchain -Dokumentation über eine Chat -Schnittstelle zu interagieren, die von erweiterten generativen KI -Technologien betrieben wird

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Projektübersicht

Die Langchain? Mit dem Chat -Assistenten der Dokumentation können Benutzer Fragen zu Langchain stellen, ein Thema, das sie studieren oder neugierig machen, und Antworten von einem Chatbot erhalten. Die Antworten des Chatbot werden basierend auf den in der Langchain -Dokumentation verfügbaren Informationen generiert. Um Transparenz und Rückverfolgbarkeit bereitzustellen, enthält jede Antwort eine Quell -URL, die den spezifischen Abschnitt der Langchain -Dokumentation angibt, aus dem die Informationen abgeleitet wurden.

Schlüsselmerkmale

GPT -Modell Turbo 3.5 : Der Chatbot wird vom GPT -Modell Turbo 3.5 angetrieben, sodass er natürliche und kontextbezogene Antworten auf Benutzeranfragen generiert.
Tannenzapfen? Vektordatenbank : Verwendet PineCone für die Vektor -Datenbankverwaltung und ermöglicht die Suche der Ähnlichkeit, um relevante Informationen aus dem Vektorraum zu extrahieren.
Retrievalqa -Kette : Implementiert eine Abrufkette für eine schnelle Augmentation und verbessert die Fähigkeit des Chatbot, genaue und informative Antworten zu liefern.
Streamlit User Interface : Die Frontend der Anwendung wird mit streamlit erstellt und bietet eine intuitive und benutzerfreundliche Schnittstelle für die Interaktion mit dem Chatbot.
LLM -Speicher : Verwendet den LLM -Speicher, um den Chat -Verlauf zu speichern und den Kontext aufrechtzuerhalten, sodass der Chatbot kohärente Antworten basierend auf früheren Interaktionen bereitstellt. Dies verbessert den Konversationsfluss und verbessert die allgemeine Benutzererfahrung.
Quell -URL -Anzeige: Die Anwendung zeigt die Quell -URL der Informationen an, mit denen die Antwort generiert wird, sodass Benutzer bei Bedarf weiter verifizieren und untersuchen können.

Erste Schritte

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um mit dem Langchain -Chat -Assistenten der Langchain -Chat zu beginnen:

Klonen Sie das Repository in Ihre lokale Maschine.
Installieren Sie die Pipenv Virtual Environment pipenv install und Führen Sie die Pipenv pipenv shell aus. Sie können die im PipFile aufgeführten Abhängigkeiten überprüfen
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um HTML für eine bestimmte Website herunterzuladen. Ersetzen Sie https://langchain.readthedocs.io/en/latest/ durch eine URL auf Ihrer Website.
```
 wget -r -A.html https://langchain.readthedocs.io/en/latest/
```
Um dieses Projekt auszuführen, müssen Sie Ihren folgenden Umgebungsvariablen zu Ihrer .Env -Datei PINECONE_API_KEY OPENAI_API_KEY hinzufügen
Führen Sie die Streamlit -Anwendung mit streamlit run main.py aus.
Interagieren Sie mit dem Chatbot, indem Sie Ihre Fragen oder Abfragen in die Chat -Oberfläche eingeben.

Beitragen

Beiträge zum Langchain -Dokumentations -Chat -Assistant -Projekt sind willkommen! Wenn Sie Vorschläge, Feature -Anfragen oder Fehlerberichte haben, öffnen Sie bitte ein Problem auf GitHub oder senden Sie eine Pull -Anfrage mit Ihren Änderungen.