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HackerLLM

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1.0.0

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hackerllm

導入

このプロジェクトは、VUE（フロントエンド）とFastapi（バックエンド）に基づいています。 BCE-埋め込みモデルを呼び出してベクトルデータベーステキストを埋め込み、それをPROPTと組み合わせて、TONGYIテキストの以前のテキストのQWENロングロングダイアログモデルを呼び出して、特定のフィールドでQ＆Aを実現します。同時に、VueはVuetifyコンポーネントを導入して、https：//www.hackthebox.comのウェブサイトの分析結果を視覚的に表示しました

走る

Ubuntu Linuxに適しています（また、窓でローカルに実行するのに適しています）

Anaconda/Minicondaをインストールし、初期化します

mkdir -p ~ /miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~ /miniconda3/miniconda.sh
bash ~ /miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~ /miniconda3
rm -rf ~ /miniconda3/miniconda.sh

~ /miniconda3/bin/conda init bash
~ /miniconda3/bin/conda init zsh

プロジェクトのダウンロードに必要なPythonライブラリは、主にDashScope、Langchain、Fastapi、Chromadbなどです。エラーがある場合は、XXをインストールするだけです。
node.jsをインストールする（不要）

sudo apt-get update 
sudo apt-get install nodejs

詳細については、Model API_Keyを申請してください。https://help.aliyun.com/zh/dashscope/を参照してください。少なくとも7月24日の時点で、まだ無料のクォータがたくさんあります。

main.pyでAPI_Keyを構成します。https：//help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/acquisition-and-configuration-of-pey?spm=a2c4g.11186623.0.0.0.0.42124937yljump

Huggingfaceモデルのダウンロードアドレスダウンロード：https：//huggingface.co/maidalun1020/bce-embedding-base_v1/tree/mainダウンロード後、 main.pyのコードセグメントを変更します

 model_name = r"/root/huggingface_cache/bce-embedding-base_v1"
model_kwargs = { 'device' : 'cpu' }
encode_kwargs = { 'normalize_embeddings' : False }
hfembedding = HuggingFaceEmbeddings (
    model_name = model_name ,
    model_kwargs = model_kwargs ,
    encode_kwargs = encode_kwargs
)