Legal_Assistant Langchain Pinecone

Langchain Legal Chatbot

Überblick

Langchain Chatbot ist ein KI -System mit Konversation, das Benutzern bei rechtlichen Abfragen unterstützen und relevante Informationen bereitstellt. Es werden verschiedene natürliche Sprachverarbeitungstechniken verwendet, einschließlich OpenAIs GPT-3.5-Modell, Satztransformatoren und Tinecone-Indexierung, um Benutzeranfragen zu verstehen, sie zu verfeinern und die relevantesten Antworten zu finden.

Komponenten

- utils.py

Dieses Modul enthält Dienstprogrammfunktionen und Setup für das Chatbot -System. Hier ist ein Überblick über seine Funktionen:

• OpenAI API Setup: Richtet die OpenAI -API -Schlüssel ein.
• Initialisierung des Sentetransformatormodells: Initialisiert das SentcetRansformer -Modell zum Codierungstext.
• Pinecone Indexitialisierung: Initialisiert den Pinecone -Index zum Speichern und Abfragen von Texteinbettungen.
• Funktionen zur Verfeinerung von Abfragen und zur Suche nach Übereinstimmungen: Beinhaltet Funktionen zur Verfeinerung von Benutzerabfragen mithilfe der OpenAI -Abschluss -API und finden Sie die relevantesten Übereinstimmungen im Pinecone -Index.
• Transliteration -Funktion: Bietet eine Funktion, um den tamilischen Text in Englisch zu übertragen.

- App.py

Dieses Modul implementiert die Streamlit -App für die Interaktion mit dem Chatbot. Hier ist eine Zusammenfassung seiner Funktionen:

• Streamlit -Setup: Legt die optimistische Schnittstelle ein.
• Initialisierung von Chatopenai und Konversation: Initialisiert das Chatbot -Modell und die Gesprächskette mithilfe von Chatopenai- und ConversationChain -Klassen.
• Benutzereingangsbehandlung: Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Abfragen und gibt sie dem Chatbot ein.
• Gesprächsverlauf Display: Zeigt den Gesprächsverlauf zwischen dem Benutzer und dem Chatbot an.

- ml_langchain_pinecone_indexing.ipynb

Dieses Jupyter -Notizbuch zeigt die Einrichtung und Verwendung von Pinecone zum Indizieren und Abrufen ähnlicher Dokumente basierend auf Benutzeranfragen. Es enthält Funktionen zum Laden von Dokumenten, das Aufteilen in Stücke, initialisieren Sie Einbettungen und erstellen Sie einen Tinecone -Index. Darüber hinaus bietet es eine Funktion zum Abrufen ähnlicher Dokumente auf der Grundlage einer Benutzerabfrage.

Verwendung

Einrichten der Umgebung: Installieren Sie die in Anforderungen angegebenen Abhängigkeiten.txt.

 pip install - r requirements . txt

Richten Sie Umgebungsvariablen für OpenAI- und Pinecone -API -Schlüssel ein.

Ausführen der Anwendung:

 streamlit run app . py

Interagieren Sie mit dem Chatbot, indem Sie Abfragen in das Feld der bereitgestellten Texteingabe eingeben.

Verwendung von Pinecone für das Abrufen von Dokumenten (optional): Führen Sie den Code in PineCone.ipynb aus, um die Indexierung und Abruf von Dokumenten mithilfe von PineCone zu demonstrieren.

Anforderungen

• Python 3.x
• Straffung
• Satztransformatoren
• Tannenzapfen
• OpenAI -API -Schlüssel
• Tinecone -API -Schlüssel

LIZENZ

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