JournalGPT
1.0.0
JournalGptへようこそ。いくつかの最先端のテクノロジーの機能を活用して、ユーザーがジャーナルエントリを書い、ジャーナルについて質問し、インタラクティブにジャーナルエントリを作成する方法に革命をもたらす強力でマルチページの季節照明アプリケーションです。
このアプリケーションの究極の目標は、ユーザーが思考パターン、弱点、先延ばしパターンなどの衰弱の検出を支援し、全体的な幸福を改善するために必要なリソースを提供する自己改善ジャーナルとして機能することです。
ジャーナルエントリアシスタントは、3つの異なるページで構成されており、それぞれが独自の機能を提供しています。
最初のページを使用すると、ユーザーはジャーナルをPDF形式でアップロードできます。アップロードすると、アプリケーションは次のタスクを実行します。
知識グラフの作成：アップロードされたドキュメントは処理され、構造化された知識グラフに変換されます。このグラフは、効率的な検索と分析のためにNEO4Jデータベースに保存されます。
テキストチャンキングと埋め込み：ドキュメントはチャンクされ、埋め込みに変換されます。これらの埋め込みは、ベクトルデータベース、特にPineconeに保存されます。これにより、関連情報の強力な検索と検索が可能になります。
2番目のページでは、ユーザーはアップロードされたジャーナルの内容に関連する質問をすることができます。アプリケーションは次の機能を提供します。
コンテキスト抽出：システムは、NEO4Jナレッジグラフ内の関連するコンテキスト単語を識別し、ユーザーのクエリをよりよく理解します。
ベクトルデータベースクエリ：識別されたコンテキストワードは、効率的なベクトル検索のためにPineconeに送信されます。このステップは、ユーザーの質問に答えるために必要なコンテキストを取得します。
LLM駆動の回答：検索されたコンテキストは、適切なプロンプトとともに、大規模な言語モデル（この場合はOpenai GPT-3.5）に提供されます。これにより、アプリケーションがユーザーの質問に正確で意味のある回答を提供することが保証されます。
3番目のページでは、ユーザーはAI言語モデルの支援を受けてジャーナルエントリをインタラクティブに作成できます。プロセスは次のとおりです。
インタラクティブなジャーナリング：ユーザーはジャーナルエントリの入力を開始し、AI言語モデルは会話に従事し、その日について思慮深い質問をします。これにより、ユーザーは自分の考えを収集し、より包括的なジャーナルを生成するのに役立ちます。
MongoDBストレージ：ユーザーとAIモデル間のすべての相互作用は、MongoDB Atlas NoSQLデータベースに保存され、会話の記録を作成します。
ジャーナルエントリ生成：ユーザーがエントリを終了したら、「ジャーナルエントリを生成する」をクリックできます。 AIモデルには、関連する情報と適切なタイトルが求められているため、完全に形成されたジャーナルエントリをユーザーに返します。オプションで、ユーザーはDocx形式でダウンロードできます。
.env.exampleファイルにキーを追加します。.env.exampleファイルに追加します。.env.exampleファイルに追加します。.env.exampleファイルに追加します。cp .env.example .env
docker build -t journal-gpt .
docker run -d --env-file .env -p 8501:8501 journal-gpt
