gpt powered ai document chatbot creator

Créateur de chatbot de document AI à alimentation GPT

GPT Powered AI Document Chatbot Creator est une application Web qui permet aux utilisateurs de télécharger PDF et d'autres fichiers de documents, traite le contenu des documents et fournit des réponses aux questions des utilisateurs en fonction des informations des documents téléchargés. L'application utilise le GPT-3.5-Turbo d'OpenAI pour le traitement des questions et du texte-Embedding-ADA-002 pour l'intégration du texte, ainsi que de la recherche de pignon pour la recherche de similitude vectorielle.

Aperçu

Ce projet est conçu pour fournir une interface facile à utiliser pour que les utilisateurs puissent télécharger et gérer leurs documents tout en obtenant des réponses précises et pertinentes à leurs questions en fonction du contenu des documents téléchargés. L'application exploite la technologie de pointe de l'IA de pointe pour fournir une expérience utilisateur transparente et efficace.

Technologie

• Django : l'application est construite à l'aide du framework Web Django
• Django REST Framework : les points de terminaison de l'API sont créés à l'aide de Django REST Framework
• Céleri : le traitement des tâches asynchrones est géré à l'aide de céleri
• API OpenAI : GPT-3.5-Turbo est utilisé pour traiter les questions et générer des questions autonomes
• Texte-peluche-ADA-002 : Les incorporations de texte sont créées à l'aide du modèle d'emballage de texte d'Openai
• Pinecone : la recherche de similitude vectorielle est effectuée à l'aide de pinecone.io
• PostgreSQL : base de données par défaut pour stocker les informations des utilisateurs et des documents

Caractéristiques

• Authentification et gestion des utilisateurs
• Téléchargement et traitement des documents
• Texte incorpore et indexation en pignon
• Traitement de questions à l'aide de GPT-3.5-turbo
• Génération de réponses basée sur la recherche de similitude de document
• Gestion et organisation des documents

Portée future

• Prise en charge des formats de documents supplémentaires
• Gestion des documents améliorés et fonctionnalités de l'organisation
• Amélioration des performances pour le traitement de grands documents
• Intégration avec d'autres modèles et services d'IA pour une génération de réponses améliorée
• Advanced Analytics and Reporting Fonctions pour les informations sur les utilisateurs
• Prise en charge des langues supplémentaires
• Prise en charge des types de questions supplémentaires

Installation

• Clone le référentiel:

git clone https://github.com/shamspias/document_ai_qa.git

• Créez un environnement virtuel et activez-le:

 cd document_ai_qa
python -m venv venv
source venv/bin/activate

• Installez les dépendances requises:

pip install -r requirements.txt

• Copier l'exemple.env à .env et mettre à jour les variables d'environnement:

cp example.env .env

 # Django settings
SECRET_KEY=your-secret-key
DEBUG=True
ALLOWED_HOSTS=localhost,127.0.0.1
DJANGO_SETTINGS_MODULE=document_ai_qa.settings.local

# Database settings
DB_NAME=db_name
DB_USER=db_user
DB_PASSWORD=db_password
DB_HOST=db_host
DB_PORT=db_port

# OpenAI API
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

# Pinecone API
PINECONE_API_KEY=your-pinecone-api-key

# Celery settings
CELERY_BROKER_URL=redis://localhost:6379/0
CELERY_RESULT_BACKEND=redis://localhost:6379/0

# Email
EMAIL_BACKEND=django.core.mail.backends.smtp.EmailBackend
EMAIL_HOST= ' '
EMAIL_PORT=587
EMAIL_FROM= " "

SITE_URL=http://localhost:8000

# CORS
CSRF_COOKIE_SECURE=True
SESSION_COOKIE_SECURE=True
CSRF_COOKIE_HTTPONLY=False
SESSION_COOKIE_HTTPONLY=True
SESSION_COOKIE_SAMESITE= " None "
CSRF_COOKIE_SAMESITE= " None "
CORS_ALLOW_CREDENTIALS=True
CORS_ORIGIN_ALLOW_ALL=False
CSRF_COOKIE_NAME= " csrftoken "
CORS_ALLOWED_ORIGINS=http://127.0.0.1:3000,http://localhost:3000

# GENERALS
AUTH_USER_MODEL=users.User
LANGUAGE_CODE= " en-us "
APPEND_SLASH=True
TIME_ZONE= ' UTC '
USE_I18N=True
USE_TZ=True
USE_L10N=True

# Social
FACEBOOK_KEY= ' '
FACEBOOK_SECRET= ' '
GOOGLE_KEY= ' '
GOOGLE_SECRET= ' '

# Other API
OPEN_AI_KEY= ' '
SENTRY_DSN= ' '

# AWS
AWS_ACCESS_KEY= ' '
AWS_SECRET_KEY= ' '
REGION_NAME= ' '
QUEUE_NAME= ' '

DJANGO_AWS_STORAGE_BUCKET_NAME= ' '


# Admin Site Config
ADMIN_SITE_HEADER= " Chatbot builder "
ADMIN_SITE_TITLE= " Chatbot Builder Dashboard "
ADMIN_SITE_INDEX= " Chatbot Builder Dashboard "

• Appliquer les migrations:

python manage.py migrate

• Exécutez le serveur de développement:

python manage.py runserver

Visitez http: // localhost: 8000 / dans votre navigateur pour accéder à l'application.

Points de terminaison API

Les points de terminaison API suivants sont disponibles dans l'application GPT-alimente-Ai-Document-Chatbot-Creator:

1. Enregistrement des utilisateurs

   • Endpoint: /api/auth/register/
   • Méthode: POST
   • Charge utile: { "username": "your_username", "password": "your_password", "email": "[email protected]" }
   • Description: Enregistrez un nouveau compte utilisateur.

2. Connexion de l'utilisateur

   • Endpoint: /api/auth/login/
   • Méthode: POST
   • Charge utile: { "username": "your_username", "password": "your_password" }
   • Description: Authentifiez un utilisateur existant et renvoyez un jeton Web JSON (JWT).

3. Télécharger un document

   • Point de terminaison: /api/documents/
   • Méthode: POST
   • Charge utile: {"title": "document_title", "file": file_upload}
   • Description: Téléchargez un fichier de document (PDF ou d'autres formats pris en charge) pour le traitement et l'indexation.

4. Énumérez tous les documents

   • Endpoint: /api/documents/
   • Méthode: GET
   • Description: Récupérez une liste de tous les documents téléchargés pour l'utilisateur authentifié.

5. Récupérer un document

   • Endpoint: /api/documents/<document_id>/
   • Méthode: GET
   • Description: Récupérez un document spécifique par id.

6. Supprimer un document

   • Endpoint: /api/documents/<document_id>/
   • Méthode: DELETE
   • Description: Supprimez un document spécifique par id.

7. Poser une question

   • Point de terminaison: /api/questions/
   • Méthode: POST
   • Charge utile: { "question": "your_question" }
   • Description: Soumettez une question et recevez une réponse en fonction du contenu des documents téléchargés.

Veuillez noter que les points de terminaison réels de votre projet peuvent varier en fonction de la mise en œuvre spécifique. Reportez-vous au code source et à la documentation du projet pour des informations plus détaillées sur les points de terminaison API disponibles et leur utilisation.

Usage

1. Enregistrez un nouveau compte utilisateur ou connectez-vous avec un compte existant.
2. Téléchargez PDF ou d'autres fichiers de documents pris en charge à l'aide de l'interface fournie.
3. L'application traitera et indexera le contenu des documents téléchargés.
4. Posez des questions en utilisant le champ de saisie de questions et l'application fournira des réponses en fonction du contenu des documents téléchargés.

Pour des instructions d'utilisation plus détaillées, veuillez vous référer à la documentation de la demande.