ask discord

묻습니다

불화 채널에 대한 빠른 의미 론적 검색

개요

ask-discord 사용하면 사용자가 Discord 메시지 데이터 세트를 통해 의미 적으로 검색 할 수 있습니다. 두 가지 주요 검색 모드가 있습니다.

1. RAW : ANN 및 코사인 유사성을 기반으로 가장 유사한 메시지를 표시합니다.
2. LLM : 챗봇과 같은 응답을 생성하기 위해 원시 결과를 LLM으로 공급합니다.

시작하기

전제 조건

• 도커
• Openai API 키
• 밀버 2.4.4
• 파이썬 3.12.3

설치

1. 저장소 복제 :

   git clone https://github.com/yourusername/ask-discord.git
   cd ask-discord

2. 종속성 설치 :

   pip install -r requirements.txt

3. 환경 변수 설정 : 루트 디렉토리에서 .env 파일을 만들고 OpenAI API 키를 추가하십시오.

    OPENAI_KEY = your_openai_api_key

4. Milvus 시작 : Milvus 설치 안내서를 따라 Milvus를 설정하고 시작하십시오. (최근 Docker 설치가 필요합니다)

응용 프로그램 실행

1. 데이터 생성 : Discord Chat Expler를 사용하여 관심 채널을 다운로드하십시오. 토큰 및 채널 ID를받는 데 어려움이있는 경우이 안내서를 읽으십시오. 다운로드 채널이 불일치 TOS를 위반할 수 있으므로 이것은 보증이 아닙니다.

2. 데이터로드 : JSON 데이터 파일이 configs 에 지정된 올바른 경로에 있는지 확인하십시오. 필요한 경우 기본 파일의 경로를 수정하십시오.

3. 간단한 응용 프로그램 실행 :

   streamlit run ask-discord.py

4. 애플리케이션 액세스 : 웹 브라우저를 열고 http://localhost:8501 로 이동하십시오.

선적 서류 비치

프로젝트 파일

• Ask-Discord.py : 유선 응용 프로그램의 주요 진입 점. 구성을 초기화하고 Milvus 및 OpenAi에 연결하고 데이터베이스 및 챗봇을 설정합니다.
• load_data.py : JSON 불화 데이터의로드 및 처리를 처리하고 Milvus 컬렉션을 관리합니다.
• Chatbot.py : 쿼리 밀버를 처리하고 RAW/LLM 모드와 상호 작용하는 Chatbot 클래스가 포함되어 있습니다.

구성

구성은 ask-discord.py 의 사전을 통해 관리됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• OPENAI_CLIENT : OpenAI 클라이언트 인스턴스.
• CHAT_MODEL : 채팅에 사용할 모델 (예 : gpt-4o ).
• EMBEDDING_MODEL : 임베딩을 생성하는 데 사용할 모델.
• JSON_DATA_PATH : JSON 데이터 파일로가는 경로.
• EMBEDDING_DIMENSIONS : 벡터 치수.
• MAX_MESSAGE_LENGTH : 고려할 메시지의 최대 문자 수입니다.
• MIN_MESSAGE_LENGTH : 고려할 메시지의 최소 문자 수입니다.
• COLLECTION_NAME : Milvus 컬렉션의 이름.
• MAX_SIMILAR_EXAMPLES : 검색 할 최대 유사한 메시지 수.
• SIMILARITY_SCORE_CUTOFF : 유사성 점수 컷오프.

기여

기부금을 환영합니다! 변경 요청을 제출하거나 문제를 열어서 변경 사항을 논의하십시오.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하십시오.

감사의 말

• 불일치 채팅 수출기