Wikipedia Chatbot with RAG System

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이 프로젝트는 사용자가 특정 주제에 대해 Wikipedia 기사와 채팅 할 수있는 검색된 세대 (RAG) 시스템입니다. 벡터 기반 문서 검색 및 자연 언어 생성에 대한 FLAN-T5 언어 모델에 대한 FAISS를 활용 하여이 챗봇은 정보를 상호 작용하여 검색, 생성 및 요약 할 수 있습니다. Langchain 은 요약 메모리를 사용하여 대화 기록을 관리하는 데 사용되어 일관된 대화 흐름을 보장합니다.

프로젝트 개요

• Vector Database : Faiss (Facebook AI 유사성 검색)는 효율적인 유사성 검색 및 밀도가 높은 벡터 저장을 가능하게하여 사용자 쿼리를 기반으로 관련 Wikipedia 스 니펫을 검색하는 데 도움이됩니다.
• 언어 모델 : Google의 FLAN-T5 모델은 검색된 정보를 기반으로 인간과 같은 응답을 생성하여보다 자연스럽고 유익한 대화를 가능하게합니다.
• 채팅 관리 : Langchain의 대화 내용은 대화 내용을 저장하고 관리하여 컨텍스트가 여러 차례에 걸쳐 보존되는 완벽한 채팅 경험을 만듭니다.

특징

• 주제 선택 : 탐색 할 특정 Wikipedia 주제를 선택하십시오.
• 대화 채팅 : 가독성과 컨텍스트를 위해 언어 모델에 의해 향상된 Wikipedia 컨텐츠를 기반으로 질문을하고 답변을받습니다.
• 대화 기록 : Langchain의 대화 내 메모리를 사용하여 대화 역사를 유지하고 요약하여 부드럽고 일관된 대화를 보장합니다.