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Langchain Documentation Chat Assistant?

Bem -vindo ao projeto de assistente de bate -papo de documentação de Langchain! Este aplicativo tem como objetivo fornecer aos usuários uma maneira conveniente de interagir com a documentação de Langchain através de uma interface de bate -papo alimentada por tecnologias generativas avançadas de IA

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Visão geral do projeto

O Langchain ?? O Assistente de Chat da Documentação permite que os usuários façam perguntas sobre Langchain, um tópico sobre o qual eles estão estudando ou curiosos e recebem respostas de um chatbot. As respostas do chatbot são geradas com base nas informações disponíveis na documentação de Langchain. Para fornecer transparência e rastreabilidade, cada resposta inclui um URL de origem indicando a seção específica da documentação de Langchain a partir da qual as informações foram derivadas.

Principais recursos

Modelo GPT Turbo 3.5 : O chatbot é alimentado pelo GPT Model Turbo 3.5, permitindo gerar respostas naturais e contextualmente relevantes às consultas do usuário.
Pinecone? Banco de dados vetorial : utiliza o Pinecone para gerenciamento de banco de dados vetorial, permitindo a pesquisa de similaridade para extrair informações relevantes do espaço vetorial.
Cadeia de recuperação : implementa uma cadeia de recuperação para aumento imediato, aumentando a capacidade do chatbot de fornecer respostas precisas e informativas.
Interface do usuário do streamlit : O front-end do aplicativo é construído usando o StreamLit, fornecendo uma interface intuitiva e amigável para interagir com o chatbot.
Memória LLM : utiliza a memória LLM para armazenar o histórico de bate -papo e manter o contexto, permitindo que o chatbot forneça respostas coerentes com base em interações anteriores. Isso aprimora o fluxo de conversação e melhora a experiência geral do usuário.
Exibição de URL de origem: O aplicativo exibe o URL de origem das informações usadas para gerar a resposta, permitindo que os usuários verifiquem e explorem ainda mais, se necessário.

Começando

Para começar com o assistente de bate -papo de documentação de Langchain, siga estas etapas:

Clone o repositório da sua máquina local.
Instale o Pipenv Virtual Environment pipenv install e execute pipenv shell . Você pode verificar as dependências listadas no pipfile
Execute o seguinte comando para baixar o HTML para um determinado site. Substitua https://langchain.readthedocs.io/en/latest/ por um URL no seu site.
```
 wget -r -A.html https://langchain.readthedocs.io/en/latest/
```
Para executar este projeto, você precisará adicionar as seguintes variáveis de ambiente ao seu arquivo .env PINECONE_API_KEY OPENAI_API_KEY
Execute o aplicativo StreamLit usando streamlit run main.py
Interaja com o chatbot digitando suas perguntas ou consultas na interface de bate -papo.

Contribuindo

As contribuições para o projeto de assistente de bate -papo de documentação de Langchain são bem -vindas! Se você tiver alguma sugestão, solicitações de recursos ou relatórios de bug, abra um problema no Github ou envie uma solicitação de tração com suas alterações.