my_rag_docs

Herramienta de extracción de datos vectoriales

Este proyecto proporciona herramientas para extraer datos de texto de archivos PDF, URL y admite interacciones conversacionales con un modelo de idioma basado en el GPT-3.5 de OpenAI.

Instalación

1. Clon este repositorio.
2. Instale dependencias ejecutando pip install -r requirements.txt .
3. Asegúrese de tener una tecla API de OpenAI.
4. Cree un archivo .env en el directorio raíz del proyecto.
5. Agregue la siguiente línea al archivo .env : OpenAI_API_KEY = Your_api_Key_here.
6. Reemplace your_api_key_here con su tecla API Operai real

Uso

Extractor de pdf

1. Inicie la interfaz PDF Extractor.
2. Sube un archivo PDF.
3. Obtenga la respuesta de texto extraída.

Extractor de URL

1. Inicie la interfaz del extractor de URL.
2. Ingrese una URL que contenga datos de texto.
3. Obtenga la respuesta de texto extraída.

Chatear con el archivo

1. Inicie el chat con la interfaz de archivo.
2. Inicie una conversación con el modelo de idioma basado en los datos de texto cargados.
3. Reciba respuestas del modelo de idioma.

Eliminar la base de datos de vector

1. Inicie la interfaz Delete Vector Database.
2. Haga clic en el botón "Eliminar" para eliminar los datos de la base de datos Vector.

Ui

Descripciones de archivos

• main.py : contiene el código principal para ejecutar las interfaces e interactuar con el modelo de idioma.
• src/ : Directorio que contiene funciones y módulos de utilidad.
• vector_data_base/ : Directorio que contiene datos vectoriales almacenados en una base de datos.

Que contribuye

¡Las contribuciones son bienvenidas! Haga la bifurcación del repositorio, realice sus cambios y envíe una solicitud de extracción. Para cambios importantes, abra primero un problema para discutir posibles actualizaciones.

Licencia

Este proyecto tiene licencia bajo la licencia MIT.

Contacto

Para preguntas o soporte, abra un problema en el repositorio de GitHub o comuníquese con [[email protected]].