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ALP

概要

ALPは、外部ソースからの関連情報に根ざした応答を作成するために作成されたオープンソースの知識ベースの会話AIシステムです。 ？

ALPを使用すると、チャットボットとの対話中に照会できる大きな知識ベースを構築できます。類似性ベースのコンテキスト構造により、データベースから抽出された材料の関連性が向上します。チャットボットには、無制限の会話メモリと、会話をエクスポートし、埋め込みをJSON形式にエクスポートする機能があります。

ALPは、ローカルSQLiteデータベースに会話の履歴と埋め込みを維持していますか？€。その結果、ドキュメントのアップロードと埋め込みプロセスは一度だけ必要であり、ユーザーは会話をシームレスに再開できるようにします。

ALPは、LocalHostを介して実行されることを目的としています。必要なのは、環境をセットアップするためのPythonと少数のコマンドだけです。自由にフォークし、コードを探索し、ニーズに合わせて調整してください。

Changelog

20240815-更新されたモデルリスト： gpt-4o' 、 gpt-4o-mini
20231226- gpt-4-1106-previewデフォルトの生成モデルとして追加されました。ユーザーは、 prod_modelで./lib/params.pyで変更できます。コレクション作成ページカウントバグ修正。
20230911-./static/data/simulacra.jsonでカスタムエージェントの動作を定義し、ドロップダウンメニューからセッションマネージャーで選択します。
20230406 -/static/data/dbs/の下でデータベースを初期化するプログラムを妨げたバグフィックス。 requistions.txt fix
20230705-新しいデータモデル、Stbertベースの埋め込み
20230411-インターフェイスアップグレード、UX改善、バグフィックス
20230405-プログラムストアの収束履歴

導入

ALPは、検索拡張法を使用して、指定されたPDFドキュメントに対するGPTベースのモデルの応答の精度を強化します。このアプローチにより、最も関連性の高いコンテキストが常にモデルに渡されることが保証されます。 ALPの背後にある意図は、研究論文、本、メモの圧倒的な知識ベースの調査を支援し、コンテンツにアクセスして消化しやすくすることです。

現在、ALPは次のモデルを利用しています。

テキスト埋め込み： multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1
生成： gpt-4o' 、 gpt-4o-mini

特徴

会話研究アシスタント：PDFファイルのコレクションからやり取りし、情報を取得します。
無制限の会話メモリ：コンテキストに対応する応答のために、以前の会話から情報を保持します。
過去の会話に戻ってください：あなたが去った場所にあなたの会話を拾ってください。
柔軟なデータモデル：1つのセッションで複数のドキュメントとの会話を可能にします。
オープンソースモデルの使用：文化変換者は、コストレスで高速なテキスト埋め込みを可能にします。
長い文書のサポート：本やその他の長いPDFをアップロードします。
検索の増強：精度を向上させるために検索増強技術を利用します。詳細はこちらをご覧ください。
独自のエージェントの動作を定義します：./static/data/simulacra.jsonでエージェントを定義するシステムメッセージを設定します。その後、HTMLフォームを簡単に調整して、ドロップダウンメニューから名前を選択できます。
ローカル展開：マシンでALPをローカルにスピンアップします。
JSONエクスポート：JSONファイルとしての会話をエクスポートします。
オープンソース：コードは、読み取り、テスト、破損して構築するためのあなたのものです。

インストール

ローカルマシンにALPをセットアップするには、次の手順に従ってください。

Pythonのインストール：

マシンにPythonをインストールしていることを確認してください。簡単なセットアップにはアナコンダをお勧めします。

重要： ALPはPython 3.10で実行されます

リポジトリをフォークしてクローンします：

リポジトリを分岐した後、コマンドラインでそれをクローンします：

git clone https://github.com/yourusername/alp.git 
cd ALP

仮想環境を作成してアクティブ化します。

ALP/ローカルディレクトリ内から、次のコマンドを呼び出します

BashのLinuxユーザーの場合：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

CMDのWindowsユーザーの場合：

 python -m venv venv
venvScriptsactivate.bat

これにより、ALP/ VENV/ディレクトリが作成され、仮想環境がアクティブになります。当然のことながら、他のプログラムを使用してVirtualenvを処理できます。

必要な依存関係を仮想環境にインストールします。

pip install -r requirements.txt

構成

デフォルトでは、ALPはlocalhostで実行されます。 Open AI APIを介してGPTモデルに接続するには、APIキーが必要です。 ALP/ディレクトリでAPI_KEY.TXTを作成し、APIキーをそこに貼り付けます。 GitHubに漏れないように、API_Key.txtが.gitignoreファイルに追加されていることを確認してください。オープンAI APIキーをこちらで入手できますhttps://platform.openai.com

使用法

ALPアプリケーションを実行します：

python alp.py

アプリケーションへのアクセス：

アプリは、デフォルトのWebブラウザで開く必要があります。そうでない場合は、http：// localhost：5000に移動します。最初の使用には、ALP/static/data/dbs/でのapp.dbファイルの作成が含まれます。これは、会話の履歴と埋め込みを保持するSQLiteデータベースファイルです。また、スクリプトは、「Multi-Qa-Minilm-L6-COS-V1」 （80 MB）をFace Repositoriesの抱きしめからPCにダウンロードします。最初の起動時に自動的に発生します。

ALPの使用を開始します：

ALPアプリインターフェイスは、いくつかのセクションで構成されています。

HUBを使用すると、「コレクション」の下に新しいコレクションを作成したり、「セッション」で会話セッションを作成/続行できます。
コレクションマネージャー：名前を指定し、PDFファイルをアップロードすることにより、新しいコレクションを作成します。
セッションマネージャー：
- ドロップダウンから「開始」を押して選択して、既存のセッションを続けます。
- その名前を定義し、セッションにリンクしたコレクションを選択することにより、そこに新しいセッションを作成します。
- 会話の事前定義されたエージェントの役割を選択します。歴史的なチャットのためにも機能します。
セッションウィンドウ：セッションにリンクされたコレクションを介してGPTモデルに相談してください。ユーザーのクエリとコレクションの埋め込みの間に類似性スコアが計算されるたびに、プログラムのコンソールに最も類似したデータソースのリストが印刷されます。これらのソースは、GPTモデルに対するユーザーの質問とのコンテキストとして渡されます。