notion chat langchain

Um chatbot para sua base de conhecimento

Crie um chatbot simples para a resposta à pergunta-Base de conhecimento/documentos de noção usando o OpenAI, TypeScript, Langchain e Pinecone.

Vídeo tutorial

Dados de exemplo

Este repo usa um modelo de noção dos documentos de suporte da Cron - um calendário de próxima geração para profissionais e equipes

Desenvolvimento

1. Clone o repo
2. Instale pacotes

 pnpm install

3. Configure seu arquivo .env

• Copy .env.example em .env seu arquivo .env deve ser assim:

 OPENAI_API_KEY=

PINECONE_API_KEY=
PINECONE_ENVIRONMENT=

• Visite OpenAI e Pinecone para recuperar as teclas da API e inserir seu arquivo .env .

4. Na pasta config , vá para pinecone-index.ts e substitua PINECONE_INDEX_NAME pelo nome do índice no seu painel Pinecone.

? Instruções para ingerir seu próprio conjunto de dados

Export seu conjunto de dados da noção. Você pode fazer isso clicando nos três pontos no canto superior direito e clicando em Export .

Siga estas instruções de noção: exportando seu conteúdo

Ao exportar, certifique -se de selecionar a opção Markdown & CSV Format.

Selecione Everything , include subpages e Create folders for subpages. Em seguida, clique em Export

Isso produzirá um arquivo .zip na sua pasta de downloads. Mova o arquivo .zip para a raiz deste repositório.

Descompacte a pasta usando 7-zip (ou winzip) ou execute o seguinte comando Unix/Linux para descompactar o arquivo zip (substitua a Export... pelo seu próprio nome de arquivo).

unzip Export-d3adfe0f-3131-4bf3-8987-a52017fc1bae.zip -d Notion_DB

Você deve ver uma pasta Notion_DB na pasta raiz que contém arquivos de marcação e pastas da sua base de conhecimento.

Ingestão de dados

Agora precisamos ingest seus documentos. Em termos muito simples, a ingestão é o processo de conversão de seus documentos em números (incorporação) que podem ser facilmente armazenados e analisados ​​para pesquisas de similaridade.

npm run ingest

Executando o aplicativo

Execute o seu ambiente de desenvolvimento local npm run dev .

Use a barra de pesquisa para fazer uma pergunta sobre seus documentos.

Simples.

Implantação

Você pode implantar este aplicativo na nuvem com vercel (documentação).

Crédito

Este repo é inspirado na noção-QA