RAG Inteligent Medical Applications

Aplicación de chatbot con el sistema Langchain y Ollama Rag

Este proyecto es una aplicación de chatbot que utiliza bibliotecas Langchain y Ollama para administrar y procesar consultas de usuarios utilizando un modelo de idioma grande (LLM). La aplicación utiliza una base de conocimiento creada a partir de documentos PDF integrados en una base de datos vectorial, lo que permite la búsqueda semántica y la respuesta de preguntas basadas en el contexto.

Las características clave incluyen:

• Base de datos vectorial : la aplicación utiliza Chroma para crear una base de datos vectorial a partir de documentos PDF, permitiendo una búsqueda semántica eficiente.
• Respuesta de preguntas conscientes de contexto : el chatbot puede responder a las consultas de los usuarios en función del contexto proporcionado por los documentos integrados.
• Sistema de retroalimentación : los usuarios pueden proporcionar comentarios sobre las respuestas como "buenos" o "malos" para mejorar el rendimiento del chatbot.
• Gestión de documentos PDF : la aplicación permite a los usuarios cargar, eliminar y administrar documentos PDF dentro de la base de datos Vector.

Tabla de contenido

• Instalación
• Uso
• Contactos

Instalación

Instrucciones sobre cómo instalar y configurar su proyecto:

1. Clon el repositorio:

   git clone https://github.com/joaommata/Project2024

2. Cambiar en el directorio:

    cd yourrepository

3. Instalar dependencias:

   I don ' t know how you should do it, yet hahahah 

Uso

Para inicializar el chatbot en un host local, ejecute el siguiente comando:

 # Example command to run your project
chainlit run scripts a ppRAG.py

Contactos

• João Mata
  • Correo electrónico: [email protected]