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Multi PDFs_ChatApp_AI Agent

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Agente de AI do ChatApp multi-PDF-S?

Conheça o aplicativo AI multipdf -bate -papo! Converse perfeitamente com vários PDFs usando o Langchain, o Google Gemini Pro e o FAISS Vector DB com implantação perfeita de streamlit. Obtenha respostas instantâneas e precisas do incrível modelo de idioma do Google Gemini OpenSource. Transforme sua experiência em PDF agora!

Descrição

O agente de bate-papo do Multi-PDF é um aplicativo Web baseado em fluxo projetado para facilitar conversas interativas com um chatbot. O aplicativo permite que os usuários enviem vários documentos em PDF, extraem informações de texto e treinem um chatbot usando esse conteúdo extraído. Os usuários podem então se envolver em conversas em tempo real com o chatbot.

? App de demonstração com o streamlit Cloud (apenas visualize)

Lançar o aplicativo no streamlit

Demonstração:

Demo 1: saída de chatbot

Como funciona:

Diagrama de aplicativos de bate -papo multipdf

O aplicativo segue estas etapas para fornecer respostas às suas perguntas:

Carregamento em PDF : o aplicativo lê vários documentos em PDF e extrai seu conteúdo de texto.
Chunking de texto : O texto extraído é dividido em pedaços menores que podem ser processados de maneira eficaz.
Modelo de idioma : o aplicativo utiliza um modelo de idioma para gerar representações vetoriais (incorporações) dos pedaços de texto.
Combinação de similaridade : quando você faz uma pergunta, o aplicativo a compara com os pedaços de texto e identifica os mais semanticamente semelhantes.
Geração de resposta : Os pedaços selecionados são passados para o modelo de idioma, que gera uma resposta com base no conteúdo relevante dos PDFs.

Demo 2: saída de chatbot

Principais recursos

Chunking adaptável : Nossa técnica de chunking de janela deslizante ajusta dinamicamente o tamanho e a posição da janela para o RAG, equilibrando o acesso de dados de granulação fina e granulada com base na complexidade e no contexto de dados.
QA de conversação de vários documentos : suporta consultas simples e multi-hop em vários documentos simultaneamente, quebrando a limitação de documentos únicos.
Compatibilidade do arquivo : suporta formatos de arquivo pdf e txt.
Compatibilidade do modelo LLM : suporta o Google Gemini Pro, OpenAI GPT 3, Claude antropal, Llama2 e outros LLMs de código aberto.

Demo 3: saída de chatbot

? Requisitos

SiRLIT : Uma biblioteca Python para criar aplicativos da Web com elementos interativos.
Google-Generativeai : é um pacote que fornece recursos generativos de IA para chatbots e agentes virtuais. Ele pode ser usado em uma variedade de aplicações, como geração de conteúdo, agentes de diálogo, sistemas de resumo e classificação e muito mais.
Python-dotenv : uma biblioteca para carregar variáveis de ambiente de um arquivo .env . Isso é comumente usado para armazenar configurações de configuração, teclas de API e outras informações confidenciais fora do seu código.
Langchain : uma biblioteca personalizada para tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo recuperação de conversação, divisão de texto, incorporação, lojas vetoriais, modelos de bate -papo e memória.
PypDF2 : PypDF2 é uma biblioteca para ler e manipular arquivos PDF no Python. Pode ser usado para mesclar, dividir e modificar PDFs. No contexto de um chatbot multipdf, o PYPDF2 pode ser usado para lidar com a manipulação e geração de arquivos PDF com base na entrada ou respostas do usuário.
FAISS-CPU : FAISS (Pesquisa de similaridade do Facebook AI) é uma biblioteca desenvolvida pelo Facebook para pesquisa eficiente de similaridade, incorporação de aprendizado de máquina, recuperação de informações, filtragem e agrupamento baseados em conteúdo de vetores densos.
Langchain_google_genai : é um pacote que fornece uma integração entre o Langchain e o SDK generativo-AI do Google. Ele contém classes que estendem a classe de incorporação e fornecem métodos para gerar incorporações. O pacote pode ser usado em um aplicativo de chatbot multipdf para extrair dados textuais de documentos em PDF e gerar respostas precisas às consultas do usuário.

▶ ️ Instalação

Clone o repositório:

git clone https://github.com/GURPREETKAURJETHRA/Multi-PDFs_ChatApp_AI-Agent.git

Instale os pacotes Python necessários:

pip install -r requirements.txt

Configure sua chave da API do Google em https://makersuite.google.com/app/apikey criando um arquivo .env no diretório raiz do projeto com o seguinte conteúdo:

GOOGLE_API_KEY =<your-api-key-here>

Execute o aplicativo StreamLit:

streamlit run app.py

Uso

Para usar o agente de AI do ChatApp multi-PDF-S?, Você pode ter uma visão de visualização clicando neste link: inicie o aplicativo no streamlit. Para executar o aplicativo, o Fork App e siga as etapas abaixo para começar a usá -lo. Use a barra lateral para fazer upload de arquivos PDF e treinar o chatbot. Uma vez treinado, você pode ter conversas com o chatbot inserindo perguntas no campo de entrada de texto.

Caso você queira executar e implementar o projeto em seu sistema, siga estas etapas:

Verifique se você instalou as dependências necessárias e adicionou a chave da API do Google ao arquivo .env (obrigatório).
Execute o arquivo app.py usando a cli strytlit. Execute o seguinte comando:
```
 streamlit run app.py
```
O aplicativo será iniciado no seu navegador padrão, exibindo a interface do usuário.
Carregue vários documentos em PDF no aplicativo seguindo as instruções fornecidas na barra lateral. Na barra lateral, você encontrará uma opção para fazer upload de documentos em PDF. Clique no botão "Carregue seus documentos aqui e clique no botão Processar" e selecione um ou mais arquivos PDF.
Não se esqueça de clicar no botão Enviar e Processar.
Faça perguntas na linguagem natural sobre os PDFs carregados usando a interface de bate -papo.
Conversando com os documentos: Após o upload e processamento dos documentos do PDF, você pode fazer perguntas digitando -os no campo de entrada de texto. Pressione Enter ou clique no botão "Ask" para enviar sua pergunta.

O aplicativo usará a IA conversacional para fornecer respostas com base no conteúdo dos documentos enviados. As respostas serão exibidas na interface de bate -papo.