chat_bot

대학 웹 사이트를위한 채팅 봇

Astra DB 및 OpenAi 채팅 모델을 사용하여 검색 증강 생성을 사용한 챗봇.

나만의 래그 챗봇을 구축하십시오

1. Astra Vector DB 또는 Apache Cassandra를 벡터 저장소로 사용하는 생산 준비 응용 프로그램에서 RAG 패턴의 구현을 완화하기위한 최고의 오픈 소스 소프트웨어의 선별 된 스택 인 DataStax Ragstack을 활용합니다.
2. Q & A 스타일 챗봇에 OpenAi의 대형 언어 모델을 사용합니다
3. 간소화를 사용하여 모든 사람이 볼 수 있도록 멋진 앱을 인터넷에 쉽게 배포합니다!
4. 대학과 관련된 추가 컨텍스트를 위해 Astra DB Vector Store와 결합
5. 학부생을 사용하여 Word 문서에서 제공 한 질문을하도록 설계되었습니다. 여기에는 대학, 해당 지역, 연락처 정보, 학기 날짜, 2024-25 명의 지원자에게 제공되는 다양한 과정에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
6. OpenAi의 LLM (ChatGpt-3)과 Astra DB 간의 연계를 가능하게하여 서버리스 프레임 워크에서 시맨틱 검색 프로세스를 간소화하여 Langchain 통합을 조정했습니다.

파이썬 환경

위의 모든 것을 로컬로 실행하려면 가상 환경을 만드는 것이 유용합니다. 아래를 사용하여 설정하십시오.

 python3 -m venv myenv

그런 다음 다음과 같이 활성화하십시오.

 source myenv/bin/activate   # on Linux/Mac
myenvScriptsactivate.bat  # on Windows

이제 패키지 설치를 시작할 수 있습니다.

 pip3 install -r requirements.txt

설치된 패키지를 확인하기 위해 :

 pip3 freeze

원하는 경우 요구 사항에 저장할 수 있습니다.

 pip3 freeze > requirements.txt

구현 된 챗봇의 미리보기.

아직 배포되지 않았지만 아래에서 볼 수 있습니다.