rag console chat

Aplicación de chat de consola de trapo: mejor recuperación de información y generación

Descripción general

Bienvenido a la aplicación Rag Console Chat, una herramienta simple pero poderosa diseñada para transformar la forma en que interactúa y extrae información de grandes repositorios de documentos. Este proyecto implementa la ingestión de documentos, la generación de incrustaciones y la generación de recuperación acuática (RAG). Si está buscando chatear con sus datos o resumir temas complejos, la aplicación de chat de consola RAG es su herramienta de referencia para el procesamiento de información inteligente.

Tecnologías utilizadas

• Python : la columna vertebral de nuestra aplicación, que proporciona un entorno de programación robusto y flexible.
• API de OpenAI : utilizado para generar integridades y respuestas, asegurando resultados de alta calidad y contextualmente relevantes.
• ChromadB : una potente base de datos vectorial que almacena y recupera incrustaciones de documentos de manera eficiente.
• Rich & cuestionario : Bibliotecas para crear interfaces de línea de comandos interactivas y visualmente atractivas.

Conceptos y componentes

Generación de recuperación de generación (trapo)

RAG es un enfoque novedoso que combina las fortalezas de la recuperación de la información y la generación del lenguaje natural. Mejora la calidad de las respuestas generadas al incorporar un contexto relevante a partir de un gran corpus de documentos. La tubería de trapo implementa esto por:

1. Ingestión de documentos : carga y procesamiento de documentos de varios formatos (TXT, PDF, DOCX).
2. Generación de incrustación : utilizando los modelos de OpenAI para convertir el texto en vectores de alta dimensión que capturan el significado semántico.
3. Tienda de vectores : almacenar estos incrustaciones en ChromAdB, permitiendo búsquedas de similitud eficientes.
4. Generación de respuestas : utilizando fragmentos de documentos recuperados para generar respuestas precisas y conscientes del contexto.

Base de datos vectorial

Una base de datos de vectores como ChromAdB es esencial para almacenar y consultar incrustaciones. Permite una recuperación rápida de documentos similares basados ​​en la similitud vectorial, lo cual es crucial para el proceso RAG.

Incrustaciones

Los incrustaciones son representaciones numéricas de texto que capturan información semántica. Habilitan la comparación de datos de texto de manera significativa, facilitando tareas como la similitud de documentos y la agrupación.

Características

• Modo de chat interactivo : participe en una interfaz de conversación para hacer preguntas y recibir respuestas basadas en su corpus de documentos.
• Modo de resumen : Genere resúmenes concisos de temas utilizando los fragmentos de documentos más relevantes.
• Procesamiento de documentos : ingerir y procesar automáticamente documentos, dividiéndolos en fragmentos manejables para un almacenamiento y recuperación eficientes.
• Gestión de incrustaciones : generar y almacenar incrustaciones para nuevos documentos, asegurando que su tienda vectorial esté siempre actualizada.
• Soporte multiplataforma : ejecute perfectamente la aplicación en Windows, MacOS y Linux.
• Mejores prácticas de codificación : utiliza conceptos de OOPS y patrones de diseño como Singleton & Factory junto con otras mejores prácticas.
• Registro : utiliza registro para realizar un seguimiento de las actividades de la aplicación en diferentes niveles.
• Rich & cuestionario : Bibliotecas para crear interfaces de línea de comandos interactivas y visualmente atractivas.

Instrucciones de configuración

Para configurar la tubería RAG en su máquina local, siga estos pasos:

1. Instale Python 3.10+ : Descargue e instale desde aquí

2. Instale Microsoft Visual Studio C ++ Herramientas de compilación : esto es necesario para compilar algunas de las dependencias. Descargue e instale desde aquí.

3. Clon el repositorio :

   git clone https://github.com/olifarhaan/rag-console-chat.git
   cd rag-console-chat

4. Instale dependencias de Python : asegúrese de tener instalado Python 3.8+. Luego, cree un entorno virtual e instale los paquetes requeridos:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows, use `venvScriptsactivate`
   pip install -r requirements.txt

5. Configurar variables de entorno : cree un archivo .env en el directorio raíz y agregue su tecla API de OpenAI:

    OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   

6. Ejecute la aplicación : inicie la tubería RAG ejecutando:

   python app.py

7. Interactuar con la aplicación : use la interfaz de línea de comandos para elegir entre modos de chat y resumen, y explore las capacidades de la tubería RAG.

Conclusión

La aplicación Rag Console Chat es una herramienta simple pero poderosa diseñada para mejorar las capacidades de procesamiento de su documento y recuperación de información. Con sus características avanzadas y su interfaz fácil de usar, es un testimonio del poder de las tecnologías de IA modernas. Coloque en el mundo del trapo y experimente el futuro de los sistemas de información inteligente hoy.

• Licencias : este proyecto tiene licencia bajo la licencia MIT. Puede usar, modificar y distribuir el software, siempre que la licencia original y el aviso de derechos de autor se incluyan en todas las copias o partes sustanciales del software.

• Diagrama : El diagrama se creó usando sirena.

• Contacto : Para cualquier pregunta o comentarios, comuníquese con [email protected] o envíeme un mensaje en LinkedIn @olifarhaan.