WhisperMesh
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Whispermesh는 음성과 텍스트 상호 작용을 완벽하게 혼합하여 풍부하고 직관적 인 대화 경험을 만드는 최첨단 챗봇입니다. LLM 모델의 성능과 정교한 벡터 데이터베이스를 통해 Whispermesh는 이전과는 다른 요구를 이해하여 쿼리와 공명하는 맞춤형 응답을 제공합니다.
Haystack에서 Rag 프레임 워크를 활용하여 우리의 앱은 관련 정보를 추출하는 데 탁월하여 모든 상호 작용이 참여할뿐만 아니라 데이터 중심이되도록합니다. 말하기 또는 타이핑을 선호하든 Whispermesh는 스타일에 적응하여 개인의 손길로 입력을 통찰력있는 답변으로 바꾸십시오.
당신의 목소리가 중요한 Whispermesh와 대화에 참여하고 지식과 발견의 세계를 안내해 드리겠습니다! ?
이 아키텍처는 Haystack 프레임 워크와 통합 된 유선 응용 프로그램을 설명하여 문서 업로드, 쿼리 및 응답 생성을 용이하게합니다. 사용자는 앱을 통해 PDF 문서를 업로드 한 다음 Qdrant Vector 데이터베이스에 저장된 Cohere 모델을 사용하여 문서를 벡터 표현으로 변환하는 문서 클리너, 스플리터 및 임베더를 포함하여 Haystack 구성 요소에 의해 처리 및 인덱싱됩니다. 사용자가 음성 쿼리를 제출하면 텍스트로 전사되고 벡터에 포함되며 저장된 문서 벡터와 일치하여 관련 청크를 검색합니다. 이 청크는 젬마 7b 생성 모델에 공급되어 일관된 응답을 생성 한 다음 사용자 출력을 위해 오디오로 다시 변환됩니다. 이 시스템은 고급 NLP 기술을 활용하여 효율적이고 정확한 문서 검색 및 응답 생성을 보장합니다. 
Whispermesh는 음성 및 텍스트 입력을 혼합하여 최첨단 대화 경험을 제공하여 가장 적합한 방식으로 의사 소통 할 수 있습니다.
LLM (Lange-art Langues)로 구동되는 Whispermesh는 귀하의 요구를 깊이 이해하고 쿼리와 공명하는 맞춤형 응답을 제공합니다.
Qdrant를 벡터 데이터베이스로 사용하여 WhisperMesh는 관련 정보를 효율적으로 관리하고 검색하여 사용자 참여를 향상시키는 데이터 중심 상호 작용을 보장합니다.
우리의 응용 프로그램은 효과적인 의미 론적 이해를 위해 Cohere 임베딩 모델을 활용하여 모든 상호 작용이 통찰력 있고 맥락 적으로 인식되도록합니다.
Groq Cloud의 Whisper-Large-V3 모델을 통해 Whispermesh는 음성을 텍스트로 변환하여 음성 상호 작용을 매끄럽고 정확하게 만듭니다.
Groq Cloud에서 Gemma-7B-IT 모델을 사용하여 앱은 개인화 된 응답을 생성하여 모든 대화에 독특한 터치를 추가합니다.
Haystack 의 Rag (검색 세대 세대) 프레임 워크를 활용하여 Whispermesh는 관련 정보를 추출하여 상호 작용이 참여하고 유익한 정보를 제공하는 데 탁월합니다.
git clone https://github.com/Mouez-Yazidi/WhisperMesh.git
cd WhisperMesh .env 파일을 만들고 필요한 플랫폼에서 얻은 자격 증명에 따라 다음 변수를 추가하십시오.
COHERE_API_KEY=
GROQ_API=
GROQ_KEY=
QDRANT_API=
QDRANT_KEY=
로컬 디렉토리로 이동하여 필요한 종속성을 설치하십시오.
cd local
pip install -r requirements.txt로컬로 앱을 실행하려면 다음 명령을 실행하십시오.
streamlit run ../app/main.py --environment local이제 http : // localhost : 8501에서 앱에 액세스 할 수 있어야합니다.
Docker 컨테이너에서 앱을 실행하는 것을 선호하는 경우 다음을 따르십시오.
docker build -t whispermesh -f Dockerfile ..docker run -p 8501:8501 whispermesh streamlit run main.py --environment local코드가 Github 저장소로 밀려 있는지 확인하십시오.
COHERE_API_KEY = " "
GROQ_API = " "
GROQ_KEY = " "
QDRANT_API = " "
QDRANT_KEY = " "간소 클라우드는 다음과 같습니다.
? 당신은 모두 설정되었습니다! 이제 앱이 간소 클라우드에서 라이브로 표시됩니다!
이 프로젝트에 감사한다면 Github에 별을 줄 수 있다면 감사하겠습니다. 귀하의 지원은 우리가 작업을 향상시키고 확장하도록 동기를 부여합니다!
이 프로젝트는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하십시오.
궁금한 점이나 제안이 있으시면 무료로 문제를 열거나 [email protected]으로 문의하십시오.
