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Langchain 문서 채팅 어시스턴트?

Langchain Documentation Chat Assistant Project에 오신 것을 환영합니다! 이 응용 프로그램은 사용자에게 고급 생성 AI 기술로 구동되는 채팅 인터페이스를 통해 Langchain 문서와 상호 작용하는 편리한 방법을 제공하는 것을 목표로합니다.

프로젝트 개요

랑케인 ?? 문서 채팅 어시스턴트를 통해 사용자는 공부하거나 궁금한 주제 인 Langchain에 대한 질문을하고 챗봇으로부터 응답을받을 수 있습니다. 챗봇의 응답은 Langchain 문서에서 사용 가능한 정보를 기반으로 생성됩니다. 투명성 및 추적 성을 제공하기 위해, 각 응답에는 정보가 도출 된 Langchain 문서의 특정 섹션을 나타내는 소스 URL이 포함됩니다.

주요 기능

• GPT 모델 Turbo 3.5 : 챗봇은 GPT 모델 Turbo 3.5로 구동되어 사용자 쿼리에 대한 자연스럽고 상황에 맞는 응답을 생성 할 수 있습니다.
• PENECONE? 벡터 데이터베이스 : 벡터 데이터베이스 관리에 PENECONE을 사용하여 유사성 검색으로 벡터 공간에서 관련 정보를 추출 할 수 있습니다.
• 검색 체인 : 신속한 확대를위한 검색 체인을 구현하여 챗봇의 정확하고 유익한 응답을 제공하는 능력을 향상시킵니다.
• 간소화 사용자 인터페이스 : 애플리케이션의 프론트 엔드는 간소를 사용하여 구축되므로 챗봇과 상호 작용하기위한 직관적이고 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공합니다.
• LLM 메모리 : LLM 메모리를 사용하여 채팅 기록을 저장하고 컨텍스트를 유지하여 챗봇이 이전 상호 작용에 따라 일관된 응답을 제공 할 수 있습니다. 이는 대화 흐름을 향상시키고 전반적인 사용자 경험을 향상시킵니다.
• 소스 URL 디스플레이 : 응용 프로그램은 답을 생성하는 데 사용되는 정보의 소스 URL을 표시하여 사용자가 필요한 경우 더 자세히 확인하고 탐색 할 수 있습니다.

시작하기

Langchain 문서 채팅 어시스턴트를 시작하려면 다음을 수행하십시오.

1. 저장소를 로컬 컴퓨터로 복제하십시오.

2. PIPENV 가상 환경 pipenv install 및 실행 pipenv shell 설치하십시오. Pipfile에 나열된 종속성을 확인할 수 있습니다

3. 주어진 웹 사이트의 HTML을 다운로드하려면 다음 명령을 실행하십시오. https://langchain.readthedocs.io/en/latest/를 웹 사이트의 URL로 바꾸십시오.

    wget -r -A.html https://langchain.readthedocs.io/en/latest/
   

4. 이 프로젝트를 실행하려면 다음 환경 변수를 PINECONE_API_KEY 파일에 추가해야합니다 OPENAI_API_KEY

5. streamlit run main.py 사용하여 Streamlit 응용 프로그램을 실행하십시오.

6. 채팅 인터페이스에 질문이나 쿼리를 입력하여 챗봇과 상호 작용하십시오.

기여

Langchain 문서화 채팅 보조 프로젝트에 대한 기여를 환영합니다! 제안, 기능 요청 또는 버그 보고서가 있으면 GitHub에서 문제를 열거 나 변경 요청을 제출하십시오.

자원

https://github.com/hwchase17/chat-langchain-readthedocs

https://github.com/ai-yash/st-chat

https://js.langchain.com/docs/get_started/introduction

https://github.com/emarco177/documentation-helper

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