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QnA With RAG

AI ソースコード

1.0.0

ダウンロード

qna-with-rag

？プロジェクトの説明

Qna-with-ragは、チャット中に参照するために、テキストドキュメントを大規模な言語モデル（LLM）のコンテキストに変換するフルスタックアプリケーションです。ドキュメントを簡単に追加、削除し、複数の知識ベースを作成できます。

目的と目標

このプロジェクトは、OpenAI APIを使用して制作可能なチャットボットを作成することを目的としています。 VectordbとLangsmithが機能して機能を強化します。

使用されたテクノロジー

特徴

テキストファイルとチャットします
ストリーミングチャット
複数のテキストファイルをアップロードします
ベクターDBを維持する（ファイルを追加/削除）
Chromadbの静的APIトークン認証
複数の知識ベースを作成します

アプリフロー

？デモ

ここでアプリケーションのデモをご覧ください。

将来の開発

将来の更新には次のものが含まれます。

React.jsフロントエンド統合
強化されたChromADB機能（フィルタリング、検索）
チャットボットのメモリ機能

▶️インストールとセットアップ

リポジトリをクローンします

git clone [email protected]:Ja-yy/QnA-With-RAG.git

環境変数を設定します

次のコンテンツで.envファイルを作成します。

 OPENAI_API_KEY='<your_open_ai_key>'
EMBEDDING_MODEL='text-embedding-ada-002'
CHAT_MODEL='gpt-3.5-turbo'
TEMPERATURE=0
MAX_RETRIES=2
REQUEST_TIMEOUT=15

CHROMADB_HOST="chromadb"
CHROMADB_PORT="8000"

CHROMA_SERVER_AUTH_CREDENTIALS="<test-token>"
CHROMA_SERVER_AUTH_CREDENTIALS_PROVIDER="chromadb.auth.token.TokenConfigServerAuthCredentialsProvider"
CHROMA_SERVER_AUTH_PROVIDER="chromadb.auth.token.TokenAuthServerProvider"
CHROMA_SERVER_AUTH_TOKEN_TRANSPORT_HEADER="AUTHORIZATION"

アプリケーションを構築して実行します
次のコマンドを実行します。
```
docker-compose up -d --build
```
アプリケーションにアクセスします
Webブラウザを開き、LocalHostに移動してアプリの使用を開始します。
nginx構成
- Nginxは逆プロキシとして機能し、適切なサービスにリクエストをルーティングし、HTTPS（構成の場合）を処理します。
- NGINX構成ファイルがnginxディレクトリに正しく設定されていることを確認して、最適なパフォーマンスを提供します。