ChatCSV

CHATCSV: Langchain LLM und Streamlit -Schnittstelle

Willkommen bei ChatCSV, einer interaktiven, sprachbasierten Anwendung von Langchain LLM und Streamlit! Dieses Repository enthält den Code und die Ressourcen für ChatCSV, in denen Sie mit unserem Sprachmodell Gespräche führen können.

Schnelltechnik

Effektives promptes Engineering spielt eine entscheidende Rolle bei der Erlangung genauer und aussagekräftiger Antworten aus dem Sprachmodell. Unser Team hat sorgfältig Aufforderungen an die Bereitstellung von Kontext und Anleitung hergestellt, was zu einer kohärenten und informativen Textgenerierung führt.

Repository -Struktur

Das Repository ist wie folgt organisiert:

• interface.py : Die Hauptpython -Datei, die den Streamlit -Anwendungscode enthält.
• agent.py : Eine Python -Datei, in der Langchain LLM -Objekte erstellt und verwaltet werden.
• requirements.txt .
• README.md : Die Markdown -Datei, die Sie derzeit lesen, bietet einen Überblick über das Repository.

Erste Schritte

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um die ChatCSV -Anwendung lokal neu zu erstellen:

1. Klonen Sie dieses Github -Repository in Ihre lokale Maschine.

2. Stellen Sie sicher, dass Sie Python installiert haben (empfohlene Version ist Python 3.7 oder höher).

3. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Erstellen Sie eine .env -Datei im Stammverzeichnis des Projekts.

5. Fügen Sie in der .Env -Datei die folgende Zeile hinzu und ersetzen Sie "Ihre API -Taste" durch Ihre tatsächliche OpenAI -API -Taste:

   apikey = " Your API Key "
   
   This API key is required to access the LangChain LLM service.

6. Öffnen Sie die Datei agent.py und ändern Sie sie entsprechend Ihren Anforderungen. Diese Datei ist für das Erstellen und Verwalten von Langchain -LLM -Objekten verantwortlich. Sie können es so anpassen, dass verschiedene Sprachmodelle oder Konfigurationen definiert werden.

7. Führen Sie die Anwendung mit dem folgenden Befehl aus:

   streamlit run interface.py
   

8. Greifen Sie auf die Anwendung zu, indem Sie Ihren Webbrowser öffnen und zu http://localhost:8501 navigieren.

Zugriff auf die gehostete Anwendung

Sie können auch über unsere gehostete Anwendung unter https://chat-csv-b578fdb57380.herokuapp.com/ zugreifen.

Beitragen

Beiträge zu diesem Repository sind willkommen! Wenn Sie Ideen, Fehlerbehebungen oder Verbesserungen haben, können Sie bitte eine Pull -Anfrage einreichen.

Lizenz

Dieses Repository ist unter der MIT -Lizenz lizenziert. Sie können den Code frei für kommerzielle und nichtkommerzielle Zwecke verwenden, ändern und verteilen.

Anerkennung

Wir möchten uns den Entwicklern und Mitwirkenden von Langchain LLM und Streamlit für die Bereitstellung der Tools und Frameworks aussprechen, die ChatCSV ermöglichen.

Kontakt

Wenn Sie Fragen oder Feedback haben, zögern Sie bitte nicht, uns unter [email protected] zu kontaktieren. Wir schätzen Ihr Interesse und Ihre Unterstützung!

Viel Spaß beim Chatten mit ChatCSV!