RAG QnA App

ラグQ＆Aアプリケーション？

このぼろきれ（検索された生成）Q＆Aアプリを使用すると、ユーザーはドキュメントをアップロードして、関連する回答を照会できます。ユーザーは、OpenAI APIキーを入力し、ドキュメント（PDFまたはテキストファイル）をアップロードし、ドキュメントコンテンツに関連する質問をすることができます。アプリは、OpenAIの言語モデルを使用してアップロードされたドキュメントに基づいて回答を生成します。

免責事項

これは、検索された生成（RAG）システムの非常に基本的な実装です。そのため、複雑なドキュメントの処理や微妙なクエリへの回答に制限がある場合があります。将来のバージョンには、ドキュメント処理の改善、より良いクエリ処理などが含まれる場合があります。それに応じて、それに応じてツールを使用してください。

特徴

• ドキュメントアップロード：PDFとテキストファイルのアップロードをサポートします。
• OpenAI API統合：ユーザーは、応答を生成するために独自のOpenAI APIキーを入力できます。
• インタラクティブなQ＆A ：ユーザーはアップロードされたドキュメントのコンテンツについて質問し、関連する回答を受け取ることができます。

セットアップとインストール

前提条件

• Python 3.8以上
• git（直接アップロードする場合はオプション）
• Openai APIキー（ドキュメントのクエリに必要）

使用法

1. OpenAI APIキー（必須）を入力します：アプリには、応答を生成するためにOpenAI APIキーが必要です。開始時に提供される入力フィールドにキーを入力します。 Openai APIキーがない場合は、作成します。

2. ドキュメントのアップロード：[アップロード]ボタンをクリックして、ドキュメント（PDFまたはテキストファイル）を選択します。アプリは、クエリのコンテンツを処理します。

3. 質問：アップロードされたドキュメントのコンテンツに関連するクエリボックスに質問を入力してください。アプリは、ドキュメントコンテンツに基づいて関連する回答を生成および表示します。

ファイル構造

 RAG_Project
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├── app.py                # Main Streamlit application
├── requirements.txt      # List of dependencies
└── README.md             # Documentation for the app (this file)

謝辞

• インタラクティブなアプリフレームワーク用のretrylist。
• APIモデルと言語モデルを提供するためのOpenAI。
• ドキュメントの処理と検索機能を強化するためのLangchain。

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