rag console chat

Rag Console Chatアプリケーション：より良い情報検索と生成

概要

RAG Console Chat Applicationへようこそ。これは、膨大なドキュメントリポジトリから情報を抽出する方法を変換するために設計されたシンプルでありながら強力なツールです。このプロジェクトは、文書の摂取、埋め込み生成、および検索された生成（RAG）を実装します。データとチャットしたり、複雑なトピックを要約したりする場合は、Rag Console Chatアプリケーションがインテリジェントな情報処理のための頼りになるツールです。

使用されたテクノロジー

• Python ：アプリケーションのバックボーンで、堅牢で柔軟なプログラミング環境を提供します。
• OpenAI API ：埋め込みと応答を生成し、高品質でコンテキストに関連する出力を確保するために使用されます。
• ChromadB ：ドキュメントの埋め込みを効率的に保存および取得する強力なベクトルデータベース。
• Rich＆Questionary ：インタラクティブで視覚的に魅力的なコマンドラインインターフェイスを作成するためのライブラリ。

概念とコンポーネント

検索された生成（rag）

RAGは、情報の検索と自然言語生成の強みを組み合わせた新しいアプローチです。文書の大規模なコーパスから関連するコンテキストを組み込むことにより、生成された応答の品質を向上させます。ぼろきれパイプラインはこれを実装します。

1. ドキュメントの摂取：さまざまな形式（TXT、PDF、DOCX）からのドキュメントの読み込みと処理。
2. 埋め込み生成：OpenAIのモデルを使用して、テキストを意味的な意味をキャプチャする高次元ベクトルに変換します。
3. ベクトルストア：これらの埋め込みをChromaDBに保存し、効率的な類似性検索を可能にします。
4. 応答生成：取得されたドキュメントチャンクを使用して、正確でコンテキスト認識した応答を生成します。

ベクトルデータベース

ChromaDBのようなベクトルデータベースは、埋め込みを保存およびクエリするために不可欠です。ベクトルの類似性に基づいて、同様のドキュメントの迅速な検索が可能になります。これは、RAGプロセスにとって重要です。

埋め込み

埋め込みは、セマンティック情報をキャプチャするテキストの数値表現です。これらは、テキストデータを意味のある方法で比較できるようにし、ドキュメントの類似性やクラスタリングなどのタスクを促進します。

特徴

• インタラクティブチャットモード：会話インターフェイスに参加して質問をし、ドキュメントコーパスに基づいて回答を受け取ります。
• 要約モード：最も関連性の高いドキュメントチャンクを使用して、トピックの簡潔な要約を生成します。
• ドキュメント処理：自動的にドキュメントを摂取および処理し、効率的なストレージと検索のために管理可能なチャンクに分割します。
• 埋め込み管理：新しいドキュメントの埋め込みを生成および保存し、ベクターストアが常に最新のものであることを確認します。
• クロスプラットフォームサポート：Windows、MacOS、Linuxでアプリケーションをシームレスに実行します。
• より良いコーディングプラクティス：他のベストプラクティスとともに、SingletonやFactoryなどのOOPSの概念とデザインパターンを利用します。
• ロギング：ロギングを使用して、さまざまなレベルでアプリケーションのアクティビティを追跡します。
• Rich＆Questionary ：インタラクティブで視覚的に魅力的なコマンドラインインターフェイスを作成するためのライブラリ。

セットアップ手順

ローカルマシンにラグパイプラインをセットアップするには、次の手順に従ってください。

1. Python 3.10+をインストール：ここからダウンロードしてインストールしてください

2. Microsoft Visual Studio C ++ビルドツールをインストールする：これは、依存関係の一部をコンパイルするために必要です。ここからダウンロードしてインストールしてください。

3. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/olifarhaan/rag-console-chat.git
   cd rag-console-chat

4. Python依存関係をインストールする：Python 3.8+がインストールされていることを確認してください。次に、仮想環境を作成し、必要なパッケージをインストールします。

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows, use `venvScriptsactivate`
   pip install -r requirements.txt

5. 環境変数の設定：ルートディレクトリに.envファイルを作成し、OpenAI APIキーを追加します。

    OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   

6. アプリケーションを実行します：実行してRAGパイプラインを開始します。

   python app.py

7. アプリケーションとの対話：コマンドラインインターフェイスを使用して、チャットモードと要約モードを選択し、RAGパイプラインの機能を調べます。

結論

RAGコンソールチャットアプリケーションは、ドキュメントの処理と情報の取得機能を強化するために設計されたシンプルでありながら強力なツールです。高度な機能とユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、現代のAIテクノロジーの力の証拠として存在します。 Ragの世界に飛び込み、今日のインテリジェント情報システムの未来を体験してください。

• 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。元のライセンスと著作権通知がソフトウェアのすべてのコピーまたはかなりの部分に含まれている場合、ソフトウェアを自由に使用、変更、および配布できます。

• 図：図は人魚を使用して作成されました。

• 質問またはフィードバックについては、olifarhaan @gmail.comに連絡するか、linkedin @olifarhaanで私にメッセージを送ってください。