Geeta GPT

GETA GPT

Geeta GPT es una aplicación AI avanzada creada con la generación de recuperación acuática (RAG). Aprovecha las poderosas capacidades de los modelos de idiomas grandes para proporcionar respuestas perspicaces y precisas basadas en el contenido rico del Bhagavad Gita.

Los modelos de idiomas grandes (LLM) son como los estudiantes que se destacan por imitar lo que se les enseña. Sus datos de entrenamiento son su libro de texto, y se vuelven muy buenos para seguir los patrones que ven allí. Sin embargo, esto puede limitar su comprensión. Realmente no pueden razonar o aplicar conocimiento fuera de lo que han estado expuestos.

Es por eso que estamos utilizando técnicas como la generación aumentada de recuperación (RAG) para expandir su conocimiento. ¡Es como darles acceso a una biblioteca gigante! Rag permite que los LLM consulten documentos externos al responder, ayudándoles a fundar sus respuestas en la información del mundo real y reducir los hechos inventados.

Tubería

Manifestación

Empezando

1. Clonar el repositorio

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

2. Instalar dependencias

 pip install -r requirements.txt

3. Agregue la tecla API en el archivo App.py que necesita una tecla API Gemini, que está disponible gratuitamente. Obtenga el suyo haciendo clic aquí.

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

4. Ejecutar la aplicación

 streamlit run app.py

Uso

• Haga preguntas: escriba sus preguntas sobre el Bhagavad Gita y reciba respuestas perspicaces.
• Explore las enseñanzas: profundice en las enseñanzas y versos específicos del Gita.
• Orientación personal: use la aplicación para la reflexión personal y la orientación basada en la sabiduría de Gita.

Limitaciones

Las aplicaciones de generación (RAG) de recuperación de recuperación, aunque poderosas, tienen algunas limitaciones

• Razonamiento limitado: el trapo lucha con el razonamiento iterativo. Recupera información basada en la similitud pero no puede evaluar si es realmente relevante para la tarea.
• Problemas de escalabilidad: los grandes conjuntos de datos pueden abrumar los métodos de recuperación de Rag, especialmente con técnicas como K-Nears más vecinos (KNN).
• Dependencia de los datos: la calidad de la información recuperada afecta directamente la salida de Rag. Los sesgos o inexactitudes en los datos pueden conducir a respuestas poco confiables.
• Desafíos con grandes conjuntos de datos: el almacenamiento y el procesamiento de conjuntos de datos masivos pueden ser difíciles para el trapo, impactando la velocidad y la precisión de la recuperación.

Alcance futuro

Las capacidades de Geeta GPT no se limitan al Bhagavad Gita . La arquitectura se puede extender para funcionar con cualquier documento basado en texto o PDF, abriendo una gama de posibilidades:

1. Expanda a otros textos religiosos: adapte el sistema para proporcionar información de otros textos religiosos o filosóficos.
2. Documentos académicos: ayudar a comprender y resumir documentos académicos o documentos de investigación.
3. Manuales técnicos: brinde soporte para la documentación técnica y los manuales, lo que facilita la búsqueda de información específica.
4. Documentos legales: Mejore la comprensión y accesibilidad de textos y contratos legales.

Licencia Este proyecto tiene licencia bajo la licencia MIT: consulte el archivo de licencia para obtener más detalles.

Bibliografía

• Modelo LLM: https://gemini.google.com/
• Tutoriales: https://medium.com/