rag with knowledge base management
1.0.0
Voice Assistant and Knowledge Base Management Systemと統合されたRag（検索の高級生成）アプリ。
このアプリケーションは、Voice AssistantとVoice AssistantとRag（検索の継続生成）モデルを統合し、ユーザーが音声またはテキスト入力を介してシステムと対話できるようにします。さらに、知識ベース管理システムが含まれており、URLを介してRAGモデルで使用されているドキュメントを追加、表示、削除できるようにします。
アプリケーションはRiremlit共有に展開され、次のURLでアクセスできます。
Langchainは、言語モデルを活用するアプリケーションを構築するために設計されたフレームワークです。言語モデルを外部データソースに接続するためのツールを提供し、より複雑でコンテキスト的な相互作用を可能にします。
このアプリケーションでは、いくつかのOpenAIモデルを使用して、会話能力を提供し、取得を文書化します。
gpt-3.5-turbo ）は、ユーザークエリと以前の会話のコンテキストに基づいて応答を生成します。whisper-1 ）。さらに、クエリとの関連性に基づいて再ランキングすることにより、再ランカー（デフォルト： rerank-english-v2.0 ）を再ランカー（Rerank-English-V2.0）に改善します。
Deeplakeは、ドキュメントの埋め込みを保存および取得するためのベクトルストアとして使用されます。知識ベースからの関連文書の効率的な類似性の検索と取得を促進します。
Apifyは、Webサイトからデータを抽出できるWebスクレイピングおよび自動化プラットフォームです。これは、ユーザーが提供するURLからドキュメントをこすり、知識ベースに保存するために使用されます。
Streamlitは、機械学習およびデータサイエンスプロジェクト向けのカスタムWebアプリケーションを最小限に抑えて作成できるオープンソースアプリフレームワークです。ここでは、アプリケーションのユーザーインターフェイスを構築するために使用されます。
アプリケーションをローカルにインストールするには、マシンにDockerをインストールする必要があります。次に、次のコマンドを実行します。
docker build -t rag-with-knowledge-base-management .docker run -p 8501:8501 rag-with-knowledge-base-managementアプリケーションには、http：// localhost：8501でアクセスできるようになりました。
アプリケーションを実行する前に、必ず.envファイルにAPIキーを追加してください。内部の次のキー.env.exampleに入力する必要があります。
OPENAI_API_KEY -Openai APIキーCOHERE_API_KEY -Cohere APIキーAPIFY_API_TOKEN apify apiトークンACTIVELOOP_TOKEN -activeloop apiトークンACTIVELOOP_ORG_ID -activeloop organization id オープンソースApache 2.0ライセンスの下で配布。詳細については、 LICENSE参照してください。
このプロジェクトの構築には、リポジトリをフォローすることが役立ちました。
