CourtBot

CourtBot

설명

CourtBot은 미국 대법원의 모든 결정에 액세스 할 수있는 채팅 봇입니다. 이 결정의 정보를 바탕으로 질문에 답변하고 질문에 대답하는 데 사용 된 특정 결정을 인용 할 수 있습니다.

달리는 방법

종속성을 설치하십시오

pip install -r requirements.txt

달리다

 ./run.sh
    [-s : scrape the supreme court cases]
    [-e : to embed court decisions]
    [-d : start backend]
    [-c cases|db : delete all cases or database]

1. Run ./run.sh -s Findlaw의 대법원 사건을 긁어 내고 임베딩을 위해 준비합니다. 데이터를 긁어내는 데 걸린 시간은 할당하는 스레드 수에 따라 다르며 50 개의 스레드로 약 3 시간이 걸립니다. 데이터는 SupremeCourtCases 디렉토리에 TXT 파일로 저장됩니다.
2. Chroma 데이터베이스의 법원 사건을 포함시키기 위해 ./run.sh -e 실행하십시오. 이 프로세스는 GPU에서 실행되지만 CPU에서 실행될 수 있습니다. GPU를 실행할 때이 프로세스는 21,000 건의 경우 약 14 시간이 걸립니다. Chroma 데이터베이스는 .chroma 디렉토리에 저장됩니다.
3. ./run.sh -d 실행하여 서버를 시작합니다. 벡터 데이터베이스 및 채팅 봇에 대한 모든 쿼리는이 API를 통해 만들어집니다.

출처

• 대법원 사건의 데이터는 Selenium과 Chromium 웹 드라이버를 사용하여 Findlaw에서 긁습니다.
• 임베딩은 Microsoft의 마스크 및 순열 언어 모델링 (MPNET) (ARXIV)의 미세 조정 된 버전 인 All-MPNet-Base-V2를 사용하여 계산됩니다.
• 사용 된 벡터 데이터베이스는 크로마입니다. Chroma는 유사한 벡터를 검색 할 수있는 벡터 데이터베이스입니다. DuckDB와 Apache Parquet 위에 제작되었습니다.
• 채팅 봇은 Microsoft의 Gounded Open Dialogue Language Model (ARXIV)을 사용하여 구축되었습니다. 이 모델은 Reddit의 5 억 5 천 5 백만 대화와 5 백만 개의 교육 및 지식 대화 상자에 대해 교육을 받았습니다.
• API는 Uvicorn 웹 서버를 사용하는 Fastapi를 사용하여 구축되었습니다.