GenAI_University_Chatbot

Une nouvelle approche générative pour optimiser le chargement du réseau et du serveur des sites Web (University Chatbot)

Projet soumis au Dr Yanqing Zhang pour l'intelligence artificielle (CS4810)

Auteurs: Manish Kolla & Ritesh Dumpala

Manuel de candidature

Ce manuel fournit des instructions étape par étape pour configurer et exécuter la demande de chatbot universitaire localement.

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Voici la version mise à jour de la section Prérequis avec des étapes pour vérifier les installations de code Python et Visual Studio, et les installer si nécessaire:

Condition préalable

Avant d'exécuter l'application, assurez-vous d'avoir ce qui suit:

1. Installation de Python
   L'application nécessite Python. Pour vérifier si Python est installé, exécutez la commande suivante dans votre terminal ou votre invite de commande:

   python --version

   Si Python n'est pas installé, suivez ces étapes pour l'installer:

   • Téléchargez Python sur le site officiel de Python.
   • Exécutez le programme d'installation et assurez-vous de cocher la case qui dit Ajouter Python au chemin pendant le processus d'installation.
   • Après l'installation, confirmez que Python est installé en fonctionnant:

   python --version

2. Code Visual Studio (Code vs)
   Le code Visual Studio est recommandé comme éditeur de code pour cette application. Pour vérifier si VS Code est installé, exécutez la commande suivante dans votre terminal:

   code --version

   Si le code vs n'est pas installé, suivez ces étapes pour l'installer:

   • Téléchargez l'installateur de votre système d'exploitation à partir du site officiel du code officiel.
   • Exécutez le programme d'installation et suivez les invites pour terminer l'installation.
   • Une fois installé, vous pouvez ouvrir VS Code en tapant code dans le terminal.

3. Clé API Gemini
   La clé API Gemini est requise pour interagir avec l'IA générative. Suivez ces étapes pour en obtenir un:

   • Connectez-vous au studio Gemini AI.
   • Connectez-vous avec votre compte ou créez-en un nouveau.
   • Cliquez sur la section de la clé API et suivez les invites.
   • Générez une nouvelle clé API et copiez-la.
     Remarque: Enregistrez la clé en toute sécurité car elle sera utilisée dans l'application.

4. Clé de recherche de recherche bing
   La touche API de recherche Bing est requise pour intégrer les fonctionnalités de recherche Web. Suivez ces étapes pour en obtenir un:

   • Visitez le portail Microsoft Azure.
   • Connectez-vous avec votre compte Microsoft ou créez-en un nouveau.
   • Allez créer une ressource et recherchez "Bing Search V7".
   • Configurez une nouvelle ressource pour la recherche Bing et accédez à la section Keys and Endpoint .
   • Copiez l'une des clés API fournies.
     Remarque: Enregistrez la clé en toute sécurité car elle sera utilisée dans l'application.

5. Créer le fichier config.py
   Pour stocker en toute sécurité vos clés API, créez un fichier config.py dans le répertoire du projet et ajoutez le code suivant:

    # config.py
   GEMINI_API = "YOUR_API_KEY_HERE"
   BING_API = "YOUR_API_KEY_HERE"

   • Remplacez "YOUR_API_KEY_HERE" par votre clé API Gemini et votre clé API Bing .
   • Enregistrez ce fichier dans le même répertoire que votre script d'application principal ( app.py ).

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Étapes pour exécuter l'application

1. Clone le référentiel

Utilisez la commande suivante pour cloner le référentiel de votre plate-forme d'hébergement GIT (par exemple, github):

git clone https://github.com/manishkolla/GenAI_University_Chatbot

2. Accédez à l'annuaire du projet

Changez votre répertoire de travail en dossier de référentiel cloné:

 cd < project-directory >

3. Vérifiez l'installation Python et PIP

Assurez-vous que Python et PIP sont installés sur votre système.

Pour vérifier si Python est installé:

python --version

ou

python3 --version

Pour vérifier si PIP est installé:

pip --version

Si l'un ou l'autre est manquant, téléchargez et installez la dernière version de Python à partir du site officiel de Python.

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4. Créer et activer un environnement virtuel

Il est recommandé d'utiliser un environnement virtuel pour isoler les dépendances.

Pour Windows :

1. Créer un environnement virtuel:

   python -m venv venv

2. Activez l'environnement virtuel:

   venv S cripts a ctivate

Pour Mac / Linux :

1. Créer un environnement virtuel:

   python3 -m venv venv

2. Activez l'environnement virtuel:

    source venv/bin/activate

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5. Installer les dépendances requises

Installez toutes les bibliothèques Python nécessaires répertoriées dans le fichier requirements.txt :

pip install -r requirements.txt

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6. Exécutez l'application Flask

Exécutez l'application FLASK à l'aide de la commande suivante:

python app.py

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7. accéder à l'application localement

Une fois l'application démontr, elle affichera une URL locale (généralement http://127.0.0.1:5000/ ). Ouvrez cette URL dans votre navigateur Web pour accéder à l'application.

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8. Testez l'application

Vous pouvez tester l'application en interagissant avec lui via l'interface Web ou l'API (selon l'implémentation).

• Ouvrez l'URL indiquée dans le terminal (par exemple, http://127.0.0.1:5000/ ) dans votre navigateur.
• Posez des questions liées à l'informatique (CS) , aux services de science des données ou au répertoire . Par exemple:
  • "Quel est le rôle du département CS?"
  • "Pouvez-vous fournir des informations sur le programme de science des données?"
  • "Qui est le chef du département CS?"
  • "Pouvez-vous trouver un contact dans le répertoire?"
• La demande doit répondre avec les informations pertinentes ou fournir des réponses utiles en fonction de ses fonctionnalités.

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Facultatif: désactiver l'environnement virtuel

Une fois terminé, désactivez l'environnement virtuel en utilisant:

deactivate