COVID 19 CHATBOT Retrieval Augmented Generation

에 대한

이 저장소에는 PDF 파일의 내용을 기반으로 COVID-19에 대한 중요한 정보를 제공하도록 설계된 Streamlit, Langchain 및 ChromADB를 사용하여 구축 된 챗봇 응용 프로그램이 포함되어 있습니다. 챗봇은 벡터 데이터베이스에서 관련 정보를 검색 한 다음 언어 모델로 처리하여 최종 답변을 생성하는 검색중인 생성 (RAG) 접근법을 사용합니다.

목차

• 특징
• 건축학
• 설치
• 용법
• 전개
• 기부금
• 미래의 일

특징

1. PDF 섭취 : 챗봇은 COVID-19 관련 정보가 포함 된 PDF 파일을 수집하고 ChromADB를 사용하여 벡터 데이터베이스를 만들 수 있습니다.
2. 질문 답변 : 사용자는 COVID-19와 관련된 질문을 할 수 있으며 챗봇은 벡터 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고 언어 모델을 사용하여 응답을 생성합니다.
3. 간소화 인터페이스 : Chatbot에는 Streamlit으로 구축 된 사용자 친화적 인 인터페이스가있어 사용자가 웹 기반 인터페이스를 통해 응용 프로그램과 상호 작용할 수 있습니다.

건축학

챗봇은 검색 및 생성 기술을 결합하여 정확하고 관련성있는 답변을 제공하는 검색-예술 생성 (RAG) 접근법을 따릅니다. 아키텍처는 다음 구성 요소로 구성됩니다.

1. 문서 로더 : Books 폴더에서 PDF 파일을로드하여 작은 텍스트 청크로 나눕니다.
2. 벡터 데이터베이스 : 텍스트 청크는 OpenAI의 임베딩을 사용하여 벡터 임베딩으로 변환되고 ChromADB 벡터 데이터베이스에 저장됩니다.
3. 유사성 검색 : 사용자가 질문을 할 때, 관련 텍스트 청크는 질문과 유사성을 기반으로 벡터 데이터베이스에서 검색됩니다.
4. 언어 모델 : 검색된 텍스트 청크는 사용자의 질문과 함께 언어 모델 (GPT-3.5-Turbo)으로 전달됩니다. 모델은 제공된 컨텍스트를 기반으로 최종 답변을 생성합니다.
5. 간소화 인터페이스 : 사용자 인터페이스는 Streamlit을 사용하여 구축되므로 사용자는 웹 기반 인터페이스를 통해 챗봇과 상호 작용할 수 있습니다.

설치

1. 저장소 복제 :

 git clone https://github.com/saral7293/COVID-19-CHATBOT-Retrieval-Augmented-Generation-

2. 프로젝트 디렉토리로 이동하십시오.

 cd COVID-19-CHATBOT-Retrieval-Augmented-Generation

3. 필요한 종속성 설치 :

 pip install -r requirements.txt

4. OpenAI API 키를 환경 변수로 설정하십시오.

 export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

용법

간소화를 사용하여 챗봇을 로컬로 실행하려면 다음 명령을 실행하십시오.

 streamlit run app.py

이렇게하면 간소화 응용 프로그램이 시작되며 웹 인터페이스를 통해 챗봇과 상호 작용할 수 있습니다.

전개

이 챗봇은 VM의 EC2 인스턴스에 배포되었습니다.

기부금

기부금을 환영합니다! 문제가 발생하거나 새로운 기능을 추가하려면 문제를 열거나 풀 요청을 제출하십시오.

미래의 일

챗봇을 미세 조정하고 Advance Rag 기술을 적용하십시오.