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GPT 전원 AI 문서 챗봇 제작자

GPT POWERD AI 문서 챗봇 제작자는 사용자가 PDF 및 기타 문서 파일을 업로드하고 문서의 콘텐츠를 처리하며 업로드 된 문서의 정보를 기반으로 사용자의 질문에 대한 답변을 제공하는 웹 응용 프로그램입니다. 이 응용 프로그램은 OpenAI의 GPT-3.5-Turbo를 사용하여 질문을 처리하고 텍스트를 포함시키기위한 텍스트-엠 베딩 -ADA-002와 벡터 유사성 검색을위한 PENECONE을 사용합니다.

개요

이 프로젝트는 업로드 된 문서의 내용을 기반으로 사용자가 문서를 업로드하고 관리 할 수있는 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하도록 설계되었습니다. 이 응용 프로그램은 최첨단 AI 기술을 활용하여 원활하고 효율적인 사용자 경험을 제공합니다.

기술

Django : 응용 프로그램은 Django 웹 프레임 워크를 사용하여 구축되었습니다.
Django REST 프레임 워크 : API 엔드 포인트는 Django Rest 프레임 워크를 사용하여 생성됩니다.
CELERY : 비동기 작업 처리는 Celery를 사용하여 처리됩니다
OpenAi API : GPT-3.5-Turbo는 질문을 처리하고 독립형 질문을 생성하는 데 사용됩니다.
Text-embedding-Ada-002 : 텍스트 임베드는 OpenAI의 텍스트-제정 모델을 사용하여 생성됩니다.
PENECONE : 벡터 유사성 검색은 pinecone.io를 사용하여 수행됩니다
PostgreSQL : 사용자 및 문서 정보 저장을위한 기본 데이터베이스

특징

사용자 인증 및 관리
업로드 및 처리 문서
PENECONE의 텍스트 포함 및 인덱싱
GPT-3.5-Turbo를 사용한 질문 처리
문서 유사성 검색을 기반으로 한 답변
문서 관리 및 조직

미래의 범위

추가 문서 형식에 대한 지원
강화 된 문서 관리 및 조직 기능
큰 문서 처리를위한 성능 향상
개선 된 답변 생성을위한 다른 AI 모델 및 서비스와의 통합
사용자 통찰력을위한 고급 분석 및보고 기능
추가 언어 지원
추가 질문 유형에 대한 지원

설치

저장소 복제 :

git clone https://github.com/shamspias/document_ai_qa.git

가상 환경을 만들고 활성화하십시오.

 cd document_ai_qa
python -m venv venv
source venv/bin/activate

필요한 종속성 설치 :

pip install -r requirements.txt

example.env를 .env로 복사하고 환경 변수를 업데이트하십시오.

cp example.env .env

 # Django settings
SECRET_KEY=your-secret-key
DEBUG=True
ALLOWED_HOSTS=localhost,127.0.0.1
DJANGO_SETTINGS_MODULE=document_ai_qa.settings.local

# Database settings
DB_NAME=db_name
DB_USER=db_user
DB_PASSWORD=db_password
DB_HOST=db_host
DB_PORT=db_port

# OpenAI API
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

# Pinecone API
PINECONE_API_KEY=your-pinecone-api-key

# Celery settings
CELERY_BROKER_URL=redis://localhost:6379/0
CELERY_RESULT_BACKEND=redis://localhost:6379/0

# Email
EMAIL_BACKEND=django.core.mail.backends.smtp.EmailBackend
EMAIL_HOST= ' '
EMAIL_PORT=587
EMAIL_FROM= " "

SITE_URL=http://localhost:8000

# CORS
CSRF_COOKIE_SECURE=True
SESSION_COOKIE_SECURE=True
CSRF_COOKIE_HTTPONLY=False
SESSION_COOKIE_HTTPONLY=True
SESSION_COOKIE_SAMESITE= " None "
CSRF_COOKIE_SAMESITE= " None "
CORS_ALLOW_CREDENTIALS=True
CORS_ORIGIN_ALLOW_ALL=False
CSRF_COOKIE_NAME= " csrftoken "
CORS_ALLOWED_ORIGINS=http://127.0.0.1:3000,http://localhost:3000

# GENERALS
AUTH_USER_MODEL=users.User
LANGUAGE_CODE= " en-us "
APPEND_SLASH=True
TIME_ZONE= ' UTC '
USE_I18N=True
USE_TZ=True
USE_L10N=True

# Social
FACEBOOK_KEY= ' '
FACEBOOK_SECRET= ' '
GOOGLE_KEY= ' '
GOOGLE_SECRET= ' '

# Other API
OPEN_AI_KEY= ' '
SENTRY_DSN= ' '

# AWS
AWS_ACCESS_KEY= ' '
AWS_SECRET_KEY= ' '
REGION_NAME= ' '
QUEUE_NAME= ' '

DJANGO_AWS_STORAGE_BUCKET_NAME= ' '


# Admin Site Config
ADMIN_SITE_HEADER= " Chatbot builder "
ADMIN_SITE_TITLE= " Chatbot Builder Dashboard "
ADMIN_SITE_INDEX= " Chatbot Builder Dashboard "

마이그레이션 적용 :

python manage.py migrate

개발 서버 실행 :

python manage.py runserver

브라우저에서 http : // localhost : 8000/를 방문하여 응용 프로그램에 액세스하십시오.

API 엔드 포인트

다음 API 엔드 포인트는 GPT 기반 -AI-Document-Chatbot-Creator 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다.

사용자 등록
- 엔드 포인트 : /api/auth/register/
- 방법 : POST
- 페이로드 : { "username": "your_username", "password": "your_password", "email": "[email protected]" }
- 설명 : 새 사용자 계정을 등록하십시오.
사용자 로그인
- 엔드 포인트 : /api/auth/login/
- 방법 : POST
- 페이로드 : { "username": "your_username", "password": "your_password" }
- 설명 : 기존 사용자를 인증하고 JWT (JSON Web Token)를 반환합니다.
문서를 업로드하십시오
- 엔드 포인트 : /api/documents/
- 방법 : POST
- 페이로드 : {"title": "document_title", "file": file_upload}
- 설명 : 처리 및 인덱싱을 위해 문서 파일 (PDF 또는 기타 지원되는 형식)을 업로드하십시오.
모든 문서를 나열하십시오
- 엔드 포인트 : /api/documents/
- 방법 : GET
- 설명 : 인증 된 사용자를 위해 업로드 된 모든 문서 목록을 검색합니다.
문서를 검색하십시오
- 엔드 포인트 : /api/documents/<document_id>/
- 방법 : GET
- 설명 : ID로 특정 문서를 검색합니다.
문서를 삭제하십시오
- 엔드 포인트 : /api/documents/<document_id>/
- 방법 : DELETE
- 설명 : ID로 특정 문서를 삭제합니다.
질문하십시오
- 엔드 포인트 : /api/questions/
- 방법 : POST
- 페이로드 : { "question": "your_question" }
- 설명 : 질문을 제출하고 업로드 된 문서의 내용에 따라 답변을 받으십시오.