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ベクトルデータ抽出ツール

このプロジェクトは、PDFファイル、URLからテキストデータを抽出するためのツールを提供し、OpenaiのGPT-3.5に基づいた言語モデルとの会話の相互作用をサポートします。

インストール

1. このリポジトリをクローンします。
2. pip install -r requirements.txt 。
3. Openai APIキーがあることを確認してください。
4. プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成します。
5. .envファイルに次の行を追加します：openai_api_key = your_api_key_hore。
6. your_api_key_here実際のOpenai APIキーに置き換えます

使用法

PDF抽出器

1. PDF抽出器インターフェイスを起動します。
2. PDFファイルをアップロードします。
3. 抽出されたテキスト応答を取得します。

URL抽出器

1. URL抽出器インターフェイスを起動します。
2. テキストデータを含むURLを入力します。
3. 抽出されたテキスト応答を取得します。

ファイルとチャットします

1. ファイルインターフェイスでチャットを起動します。
2. アップロードされたテキストデータに基づいて、言語モデルとの会話を開始します。
3. 言語モデルから応答を受信します。

ベクトルデータベースを削除します

1. 削除ベクトルデータベースインターフェイスを起動します。
2. [削除]ボタンをクリックして、Vectorデータベースからデータを削除します。

ui

ファイルの説明

• main.py ：インターフェイスを実行して言語モデルと対話するためのメインコードが含まれています。
• src/ ：ユーティリティ関数とモジュールを含むディレクトリ。
• vector_data_base/ ：データベースに保存されているベクトルデータを含むディレクトリ。

貢献

貢献は大歓迎です！リポジトリをフォークし、変更を加え、プルリクエストを送信してください。大きな変更については、最初に問題を開いて、潜在的な更新について議論してください。

ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスの下でライセンスされています。

接触

質問やサポートについては、githubリポジトリで問題を開くか、[[email protected]]にお問い合わせください。