RAG QnA App

Aplikasi Q&A Rag?

Aplikasi Q&A Rag (Retrieval-Augmented Generation) ini memungkinkan pengguna untuk mengunggah dokumen dan menanyakannya untuk jawaban yang relevan. Pengguna dapat memasukkan tombol API OpenAI mereka, mengunggah dokumen (PDF atau file teks), dan mengajukan pertanyaan yang terkait dengan konten dokumen. Aplikasi ini akan menghasilkan jawaban berdasarkan dokumen yang diunggah menggunakan model bahasa OpenAI.

Penafian

Ini adalah implementasi yang sangat mendasar dari sistem Generasi Pengambilan-Pengambilan (RAG). Dengan demikian, ia mungkin memiliki keterbatasan dalam menangani dokumen yang kompleks atau menjawab pertanyaan yang bernuansa. Versi di masa depan mungkin termasuk pemrosesan dokumen yang lebih baik, penanganan permintaan yang lebih baik, dan banyak lagi. Harap gunakan alat ini sesuai dan adil.

Fitur

• Unggah dokumen : Mendukung PDF dan unggahan file teks.
• Integrasi API OpenAI : Pengguna dapat memasukkan kunci API OpenAI mereka sendiri untuk menghasilkan respons.
• T&J interaktif : Memungkinkan pengguna untuk mengajukan pertanyaan tentang konten dokumen yang diunggah dan menerima jawaban yang relevan.

Pengaturan dan Instalasi

Prasyarat

• Python 3.8 atau lebih
• Git (opsional jika mengunggah secara langsung)
• Kunci API OpenAI (diperlukan untuk meminta dokumen)

Penggunaan

1. Masukkan Kunci API OpenAI Anda (Wajib) : Aplikasi ini memerlukan kunci API OpenAI untuk menghasilkan respons. Masukkan kunci Anda di bidang input yang disediakan di awal. Jika Anda tidak memiliki kunci API OpenAI, buat satu.

2. Unggah dokumen : Klik tombol Unggah untuk memilih dokumen (PDF atau file teks). Aplikasi akan memproses konten untuk kueri.

3. Ajukan Pertanyaan : Masukkan pertanyaan Anda di kotak kueri yang terkait dengan konten dokumen yang diunggah. Aplikasi ini akan menghasilkan dan menampilkan jawaban yang relevan berdasarkan konten dokumen.

Struktur file

 RAG_Project
│
├── app.py                # Main Streamlit application
├── requirements.txt      # List of dependencies
└── README.md             # Documentation for the app (this file)

Ucapan Terima Kasih

• StreamLit untuk kerangka kerja aplikasi interaktif.
• Openai untuk menyediakan API dan model bahasa.
• Langchain untuk meningkatkan kemampuan pemrosesan dan pengambilan dokumen.

---