Geeta GPT

Geeta GPT

Geeta GPT ist eine fortschrittliche KI-Anwendung, die mit RAGRIEVAL-AUGmented Generation (RAG) erstellt wurde. Es nutzt die leistungsstarken Fähigkeiten der großen Sprachmodelle, um aufschlussreiche und genaue Antworten auf der Grundlage des reichen Inhalts der Bhagavad Gita zu liefern.

Große Sprachmodelle (LLMs) sind wie Schüler, die sich darin überlegen, das nachzuahmen, was sie unterrichtet werden. Ihre Trainingsdaten sind ihr Lehrbuch, und sie werden sehr gut darin, den Mustern zu folgen, die sie dort sehen. Dies kann jedoch ihr Verständnis einschränken. Sie können nicht wirklich argumentieren oder Wissen außerhalb dessen anwenden, was sie ausgesetzt waren.

Deshalb verwenden wir Techniken wie Abrufen-Generation (RAG), um ihr Wissen zu erweitern. Es ist, als würde man ihnen Zugriff auf eine riesige Bibliothek geben! Rag lässt LLMs bei der Beantwortung externe Dokumente konsultieren, wobei sie ihre Antworten in realen Informationen erdenken und erfundene Fakten reduzieren können.

Pipeline

Demo

Erste Schritte

1. Klonen Sie das Repository

 git clone https://github.com/rushidarge/Geeta-GPT.git
cd Geeta-GPT

2. Abhängigkeiten installieren

 pip install -r requirements.txt

3. Fügen Sie den API -Schlüssel in der App.py -Datei hinzu, in der Sie einen Gemini -API -Schlüssel benötigen, der frei verfügbar ist. Holen Sie sich Ihre, indem Sie hier klicken.

 os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "Your API key"

4. Führen Sie die Anwendung aus

 streamlit run app.py

Verwendung

• Fragen stellen: Geben Sie Ihre Fragen zum Bhagavad Gita ein und erhalten Sie aufschlussreiche Antworten.
• Erforschen Sie die Lehren: Tauchen Sie tiefer in bestimmte Lehren und Verse der Gita ein.
• Persönliche Anleitung: Verwenden Sie die App für die persönliche Reflexion und Anleitung auf der Grundlage der Weisheit der Gita.

Einschränkungen

RAGRIEVAL-Augmented Generation (RAG) -Anwendungen, obwohl sie leistungsfähig sind, haben einige Einschränkungen

• Begrenzte Argumentation: Rag kämpft mit iterativem Denken. Es ruft Informationen anhand der Ähnlichkeit ab, kann jedoch nicht beurteilen, ob sie für die Aufgabe wirklich relevant sind.
• Skalierbarkeitsprobleme: Große Datensätze können Rags Abrufmethoden überwältigen, insbesondere mit Techniken wie K-Nearest Nachbarn (KNN).
• Datenabhängigkeit: Die Qualität der abgerufenen Informationen wirkt sich direkt auf die Ausgabe von Rag aus. Verzerrungen oder Ungenauigkeiten in den Daten können zu unzuverlässigen Antworten führen.
• Herausforderungen mit großen Datensätzen: Das Speichern und Verarbeiten massiver Datensätze kann für Lappen schwierig sein, was sich auf die Abrufgeschwindigkeit und die Genauigkeit auswirkt.

Zukünftiger Umfang

Die Fähigkeiten von Geeta GPT sind nicht auf die Bhagavad Gita beschränkt . Die Architektur kann erweitert werden, um mit jedem textbasierten Dokument oder PDF zu arbeiten, um eine Reihe von Möglichkeiten zu eröffnen:

1. Erweitern Sie zu anderen religiösen Texten: Passen Sie das System an, um Einblicke aus anderen religiösen oder philosophischen Texten zu geben.
2. Akademische Arbeiten: Unterstützung beim Verständnis und Zusammenfassen von akademischen Arbeiten oder Forschungsdokumenten.
3. Technische Handbücher: Bieten Sie Unterstützung für technische Dokumentation und Handbücher und erleichtern Sie das Finden spezifischer Informationen.
4. Rechtsdokumente: Verbessern Sie das Verständnis und die Zugänglichkeit von Rechtstexten und Verträgen.

Lizenz Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert - Einzelheiten finden Sie in der Lizenzdatei.

Bibliographie

• LLM -Modell: https://gemini.google.com/
• Tutorials: https://medium.com/