DocWhisperer Qdrant

docwisperer

QDrant Vectorデータベースを使用したPDFチャット用の検索された生成（RAG）システム。

目次

• 概要
• 前提条件
• はじめる
  • インストール
  • 使用法
• チャットの指示
• システムワークフロー
• 貢献

概要

ほこりっぽいPDF内の隠された会話のロックを解除することを想像してください。 DocWhispererはあなたのデジタル錬金術師であり、乾燥した文書を活気のある対話に変換します。何でも尋ねると、docwhispererは洞察に富んだ答えを思い起こさせ、魔法のクイルのようにファイルの深さから知識を引き出します。 QdrantのVector MagicとNimble Chatbotの錬金術を搭載したDocwhispererは、彼らに意味を持って歌わせ、あなたのあらゆる探究的な気まぐれに答える準備ができています。 PDFSの魅惑的なライブラリに足を踏み入れ、DocWhispererを解き放ち、内でささやいた秘密のロックを解除します！

前提条件

• Python 3
• LLMのGPUサポート
• Docker

はじめる

インストール

• dockerを使用してqdrantを実行します：

  docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant:latest
  

• このレポをクローンします：

  git clone https://github.com/Ashish-Abraham/DocWhisperer-Qdrant.git
  cd DocWhisperer-Qdrant

• 依存関係をインストールします

  pip install -r requirements.txt

使用法

 streamlit run app.py

チャットの指示

アプリのプロンプトに従って会話を開始し、質問をします。チャットボットは、摂取されたPDFから関連情報を取得し、応答を生成します。

システムワークフロー

貢献

• 変更のためのブランチを作成します。
• プルリクエストを開きます。