Chat Ai

chat-ai

chat-ai llm 전원 고급 채팅 앱

사용자가 LLM을 사용하여 다양한 파일 유형과 상호 작용할 수있는 고급 검색 검색 세대 (RAG) 전원 채팅 응용 프로그램. PDFS, DOCX, TXT 및 CSV와 같은 문서와의 원활한 커뮤니케이션을 지원하여 파일 컨텐츠를 기반으로 정확한 응답을 제공합니다.

기술 스택 사용

백엔드

• Python, Fastapi, Sqlalchemy, Langchain

데이터 베이스

• Postgres (SQL)

VectorStore

• Qdrant-Vector

설치

 # Clone the repo
$ git clone https://github.com/saurabh-kud/Chat-Ai


# Setting Up ENV
> setup .env file for database and llm

APP_NAME= " CHAT AI "
APP_VERSION=0.0.1
APP_HOST = " 0.0.0.0 "
PORT=8000
PYTHON_ENV=development
DOCS_ENABLED=True

GOOGLE_API_KEY=AI ****************** ohd
OPENAI_API_KEY=sk- ************************** Prx

POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=123456


# Install Virtual Env
$ pip install virtualenv

# Create Virtual Environment
$ py -3 -m venv v_env

# Activate Virtual Env [Windows]
$ . v _env S cripts a ctivate

# Activate Virtual Env [Linux]
$ source v_env/bin/activate

# go to working directory
$ cd backend

# Install dependencies
$ pip install -r requirements.txt

# NOTE- if you are not running through docker then you have to run you psql server and qdrant-db seperately
$ docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant --name qdrant-db

# Migrate Using Alembic
$ alembic upgrade head

# Start server
$ uvicorn app.main:app

# Access
$ http://localhost: ${PORT} /api/docs

# Using Docker
$ docker compose -f docker-compose.yml -p chatai-stack up -d --build --force-recreate --remove-orphans

# Access
$ http://localhost: ${PORT} /api/docs

# Access your app
$ http://localhost: ${PORT}

작가

? Saurabh Kumar

• github : @saurabh-kud
• LinkedIn : @saurabh-kud

---

특허

© Saurabh Kumar | MIT