chat_bot

大学のウェブサイトのチャットボット

Astra DBとOpenaIチャットモデルを使用した検索拡張生成を使用したチャットボット。

独自のラグチャットボットを構築します

1. Astra Vector DBまたはApache Cassandraをベクターストアとして使用する生産対応アプリケーションでRAGパターンの実装を緩和するための最高のオープンソースソフトウェアのキュレーションされたスタックであるDataStax Ragstackを活用します。
2. Q＆AスタイルチャットボットにOpenaiの大規模な言語モデルを使用します
3. retrienlittを使用して、素晴らしいアプリをインターネットに簡単に展開して、誰もが見ることができます！
4. 大学に関連する追加のコンテキストのために、Astra DBベクターストアと組み合わせる
5. 学部生を使用するために設計され、Word文書が提供する質問をする。大学、その場所、連絡先の情報、任期日、2024〜25人の応募者に提供されるさまざまなコースに関する情報が含まれています。
6. OpenaiのLLM（ChatGPT-3）とAstra DBの間のリンクを可能にし、サーバーレスフレームワークでセマンティック検索プロセスを合理化します。

Python環境

上記のすべてをローカルで実行したい場合は、仮想環境を作成すると便利です。以下を使用してセットアップしてください。

 python3 -m venv myenv

次に、次のようにアクティブにします。

 source myenv/bin/activate   # on Linux/Mac
myenvScriptsactivate.bat  # on Windows

これで、パッケージのインストールを開始できます。

 pip3 install -r requirements.txt

どのパッケージがインストールされているかを確認するために：

 pip3 freeze

必要に応じて、要件に保存できます。

 pip3 freeze > requirements.txt

実装されたチャットボットのプレビューは、Riremlitで。

これはまだ展開されていませんが、以下のように見えることに注意してください： -