gemma7b groq streamlit

GROQを備えたGemma 7B -BectorデータベースAPIからBectorへのPDFの流れ

GROQリポジトリ付きGemma 7bへようこそ！このプロジェクトでは、GEMMA 7B言語モデルとGROQとの統合を紹介して、固定PDFドキュメントを処理し、コンテンツをベクターデータベースに変換し、Riremlitを使用してインタラクティブなQ＆Aインターフェイスを提供します。ユーザーは、ユーザーフレンドリーなWebアプリケーションを通じて、関連するデータとともに質問をして回答を受信できます。

概要

このリポジトリは、GROQ言語とGemma 7Bモデルを使用して、PDFドキュメントを検索可能なベクターデータベースに変換するための合理化されたソリューションを提供します。アプリケーションは、インタラクティブな質疑応答インターフェイスを有効にするために、retrierlitで構築されています。ユーザーは、PDFのコンテンツを探索し、質問をし、応答を生成するために使用される関連データを表示できます。

特徴

• PDF処理：固定されたPDFドキュメントからテキストを抽出します（デフォルトはVIT研究論文です）。
• ベクトル化：抽出されたテキストをGemma 7bを使用してベクター表現に変換します。
• インタラクティブなQ＆A ：質問をし、回答を受け取り、関連するデータとともに、合理化されたWebアプリを介して受け取ります。
• データフォルダー：データdataに新しいファイルを配置して、PDFドキュメントを簡単に変更します。
• 環境構成： .envファイルを使用してAPIキーを管理します。

はじめる

前提条件

• Python 3.8以降
• 流線
• GROQライブラリ
• Gemma 7Bモデル
• 必須のPythonパッケージ（ requirements.txtにリストされています）
• GROQおよびGoogle APIキー

インストール

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/NevroHelios/gemma7b-groq-streamlit.git
   cd gemma7b-groq-streamlit

2. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt

3. Gemma 7Bモデルをダウンロードしてセットアップします。

4. GROQとGoogle APIキーを取得し、ルートディレクトリの.envファイルに追加します。

    GROQ_API_KEY=your_groq_api_key
   GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key
   

使用法

1. PDFを準備します：

   • PDFファイルをdata Directoryに配置します（デフォルトファイルはVit Research Paperです）。

2. retrylitアプリを実行します：

   • Rimelitアプリを開始します：

     streamlit run app.py

3. アプリと対話する：

   • ブラウザを開き、提供されたローカルURL（ http://localhost:8501など）に移動します。
   • PDFコンテンツについて質問し、関連するデータを表示します。

ディレクトリ構造

• data/ ：処理するPDFファイルが含まれています。デフォルトファイルはVIT研究論文です。
• app.py ：メインストリームライトアプリケーションファイル。
• requirements.txt ：必要なPythonパッケージのリスト。
• .env ：APIキーを安全に保存するファイル。

貢献

このプロジェクトの機能とパフォーマンスを強化するための貢献を歓迎します。リポジトリをフォークして、変更を受けてプルリクエストを送信してください。コードが確立されたスタイルのガイドラインに従い、すべてのテストに合格していることを確認してください。

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。詳細については、 LICENSEファイルを参照してください。

謝辞

Gemma 7b、Groq、およびRimelittの開発者と貢献者に強力なツールとサポートに感謝します。

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このリポジトリを探索、使用、貢献してください。ご質問がある場合、または支援が必要な場合は、問題を開いてください。

ハッピーコーディング！