Wikipedia-Chatbot-with-Rag-System
Dieses Projekt ist ein RAG-System (Abruf-Augmented Generation), mit dem Benutzer mit Wikipedia-Artikeln zu bestimmten Themen chatten können. Durch die Nutzung von FAISS für vektorbasiertes Dokumentenabruf und das Flan-T5 -Sprachmodell für die Erzeugung natürlicher Sprache kann dieser Chatbot Informationen interaktiv abrufen, generieren und zusammenfassen. Langchain wird verwendet, um die Konversationsgeschichte mit einem zusammenfassenden Gedächtnis zu verwalten, um einen zusammenhängenden Dialogfluss zu gewährleisten.
Projektübersicht
- Vektordatenbank : FAISS (Facebook AI -Ähnlichkeitssuche) ermöglicht eine effiziente Suchfunktion der Ähnlichkeit und den dichten Vektorspeicher, wodurch relevante Wikipedia -Snippets basierend auf Benutzeranfragen abgerufen werden.
- Sprachmodell : Das Flan-T5 -Modell von Google wird zum Generieren menschlicher Antworten verwendet, die auf abgerufenen Informationen basieren und natürlichere und informativere Gespräche ermöglichen.
- CHAT -Management : Langchains ConversationSummaryMemory -Geschäfte und verwaltet die Gesprächsgeschichte und schafft ein nahtloses Chat -Erlebnis, in dem der Kontext über mehrere Kurven erhalten bleibt.
Merkmale
- Themenauswahl : Wählen Sie ein bestimmtes Wikipedia -Thema, um zu erkunden.
- Konversations -Chat : Stellen Sie Fragen und erhalten Sie Antworten basierend auf Wikipedia -Inhalten, die durch das Sprachmodell für Lesbarkeit und Kontext verbessert werden.
- Gesprächsgeschichte : Verwaltet und fasst die Konversationshistorie mithilfe von ConversationSummaryMemory von Langchain zusammen, um einen reibungslosen, kohärenten Dialog zu gewährleisten.
