Jessup Cellar RAG App

ジェサップのヘルパー？

Jessupのヘルパーは、事前に訓練されたLLAMA3-8Bモデルを使用してユーザー入力への応答を生成する検索ベースのチャットボットです。 GROQは、トークン速度が高いため、近い推論に使用されており、Google Gen AI Studio APIは埋め込みを取得するために使用されています。モデルは、コンテキストに基づいて情報検索と応答の生成にPDFファイルを使用します。 PDFファイルは、「PDFS」フォルダーにあります。

ライブデモ

このプロジェクトはRiremlitでホストされており、ここからアクセスできます。

はじめる

これらの指示は、開発とテストの目的で、プロジェクトのコピーを稼働させ、地元のマシンで実行していることを導きます。

前提条件

まず、リポジトリをローカルマシンにクローンする必要があります。これを行うことができます。端末で次のコマンドを実行できます。

git clone https://github.com/soumyadeepbose/Jessup-Cellar-RAG-App.git

次に、必要なパッケージをインストールする必要があります。これを行うことができます。端末で次のコマンドを実行できます。

pip install -r requirements.txt

環境変数のセットアップ

環境変数を設定する必要があります。このために、プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成する必要があります。 .envファイルには、次の環境変数を含める必要があります。

• GOOGLE_API_KEY ：これは、Google Gen AI Studio APIのAPIキーです。ここで指示に従ってこれを入手できます。

• GROQ_API_KEY ：これはGROQ APIのAPIキーです。ここで指示に従ってこれを入手できます。

アプリを実行します

アプリを実行するには、端末で次のコマンドを実行する必要があります。

streamlit run app.py

著者

• soumyadeep bose？