DocWhisperer Qdrant

Docwhisperer

Un système de génération (RAG) de la récupération (RAG) pour le chat PDF à l'aide de la base de données vectorielle QDRANT.

Table des matières

• Aperçu
• Condition préalable
• Commencer
  • Installation
  • Usage
• Instructions pour discuter
• Flux de travail du système
• Contributif

Aperçu

Imaginez déverrouiller les conversations cachées dans vos PDF poussiéreux. Docwhisperer est votre alchimiste numérique, transformant des documents secs en dialogues dynamiques. Demandez n'importe quoi, et Docwhisperer évoque des réponses perspicaces, tirant des connaissances des profondeurs de vos fichiers comme une plume magique. Propulsé par l'alchimie de la magie vectorielle de Qdrant et du chatbot agile, Docwhisperer les fait chanter avec un sens et prêts à répondre à tous vos caprices inquisiteurs. Entrez dans la bibliothèque Enchanted de vos PDF, libérez Docwhisperer et déverrouillez les secrets chuchotés à l'intérieur!

Condition préalable

• Python 3
• Support GPU pour LLM
• Docker

Commencer

Installation

• Exécutez Qdrant à l'aide de Docker:

  docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant:latest
  

• Cloner ce repo:

  git clone https://github.com/Ashish-Abraham/DocWhisperer-Qdrant.git
  cd DocWhisperer-Qdrant

• Installer des dépendances

  pip install -r requirements.txt

Usage

 streamlit run app.py

Instructions pour discuter

Suivez les invites de l'application pour lancer des conversations et poser des questions. Le chatbot récupérera les informations pertinentes des PDF ingérés et générera des réponses.

Flux de travail du système

Contributif

• Créez une branche pour vos modifications.
• Ouvrez une demande de traction.