ACLReady

종이를 구문 분석하고 ACL 책임 점검 목록을 채우는 데 도움이되는 간단한 도구입니다.

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설치 | 소환

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개요

이 저장소 :

• 사용하기 쉬운 GPT 3.5 또는 LLAMA POWERDED 웹 인터페이스 로서 저자가 자신의 작업에 반영하고 ARR 책임있는 NLP 리서치 체크리스트를 통해 저자를 지원할 수있는 권한을 부여하는 데 사용할 수 있습니다.
• 매우 유연하며 신속한 사용자 정의와 같은 다양한 적응과 가능성을 제공하여 개발자가 다른 회의를 위해이 도구를 계속 개발할 수있게합니다.

이 YouTube 비디오에는 ACLReady에 대한 개요가 표시됩니다.

설치

전제 조건

• Conda (미니콘다 또는 아나콘다)

단계

1. 저장소를 복제 하고 프로젝트 디렉토리로 이동하십시오.

   git clone https://github.com/gtfintechlab/ACLReady.git
   cd ACLReady

2. 설치 스크립트 실행 :

    source install.sh

3. API 키 추가 :

   • server 디렉토리의 .env 파일에 LLM 추론 제공자 API 키를 추가하십시오.

    TOGETHERAI_API_KEY =your_together_ai_key_here
   OPENAI_API_KEY =your_openai_key_here

앱을 실행하십시오

1. 플라스크 서버 실행 :

    cd server
   python app.py

2. 웹 인터페이스 실행 :

    cd aclready
   npm start

3. API 액세스 :

   서버는 http://localhost:3000/ 에서 실행됩니다.

소환

이 저장소가 유용하다고 생각되면 우리의 작업을 인용하십시오.

@ article { galarnyk2024aclready ,
  title = { ACL Ready : RAG Based Assistant for the ACL Checklist },
  author = { Galarnyk , Michael and Routu , Rutwik and Bheda , Kosha and Mehta , Priyanshu and Shah , Agam and Chava , Sudheer },
  journal = { Available at arXiv 2408.04675 },
  year = { 2024 },
  url = { https : //arxiv.org/abs/2408.04675}
}