RAG Inteligent Medical Applications

Langchain 및 Ollama Rag 시스템을 사용한 챗봇 응용 프로그램

이 프로젝트는 LLM (Langchain 및 Ollama 라이브러리를 사용하여 LLM)을 사용하여 사용자 쿼리를 관리하고 처리하는 챗봇 응용 프로그램입니다. 이 응용 프로그램은 벡터 데이터베이스에 포함 된 PDF 문서에서 생성 된 지식 기반을 사용하여 의미 론적 검색 및 컨텍스트 기반 질문 답변을 허용합니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 벡터 데이터베이스 : 응용 프로그램은 Chroma를 사용하여 PDF 문서에서 벡터 데이터베이스를 만들어 효율적인 의미 검색을 가능하게합니다.
• Context-Aware 질문 답변 : 챗봇은 임베디드 문서에서 제공 한 컨텍스트를 기반으로 사용자 쿼리에 응답 할 수 있습니다.
• 피드백 시스템 : 사용자는 챗봇의 성능을 향상시키기 위해 "양호"또는 "나쁜"응답에 대한 피드백을 제공 할 수 있습니다.
• PDF 문서 관리 : 응용 프로그램을 통해 사용자는 벡터 데이터베이스 내에서 PDF 문서를 업로드, 삭제 및 관리 할 수 ​​있습니다.

목차

• 설치
• 용법
• 콘택트 렌즈

설치

프로젝트 설치 및 설정 방법에 대한 지침 :

1. 저장소 복제 :

   git clone https://github.com/joaommata/Project2024

2. 디렉토리로 변경 :

    cd yourrepository

3. 종속성 설치 :

   I don ' t know how you should do it, yet hahahah 

용법

로컬 호스트에서 챗봇을 초기화하려면 다음 명령을 실행합니다.

 # Example command to run your project
chainlit run scripts a ppRAG.py

콘택트 렌즈

• 주 마타
  • 이메일 : [email protected]