Geeta GPT

Geeta Gpt

Geeta GPT é um aplicativo AI avançado construído usando a geração de recuperação upmentada por recuperação (RAG). Ele aproveita os poderosos recursos dos grandes modelos de linguagem para fornecer respostas perspicazes e precisas com base no conteúdo rico do Bhagavad Gita.

Os grandes modelos de idiomas (LLMs) são como estudantes que se destacam em imitar o que são ensinados. Seus dados de treinamento são seus livros didáticos e eles se tornam muito bons em seguir os padrões que vêem lá. No entanto, isso pode limitar seu entendimento. Eles não podem realmente raciocinar ou aplicar conhecimento fora do que foram expostos.

É por isso que estamos usando técnicas como a geração de recuperação upmentada (RAG) para expandir seus conhecimentos. É como dar a eles acesso a uma biblioteca gigante! A RAG permite que o LLMS consulte documentos externos ao responder, ajudando-os a fundamentar suas respostas em informações do mundo real e reduzir os fatos inventados.

Oleoduto

Demonstração

Começando

1. Clone o repositório

 git clone https://github.com/rushidarge/Geeta-GPT.git
cd Geeta-GPT

2. Instalar dependências

 pip install -r requirements.txt

3. Adicione a tecla API no arquivo app.py em você precisa de uma chave de API Gemini, que esteja disponível gratuitamente. Obtenha o seu clicando aqui.

 os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "Your API key"

4. Execute o aplicativo

 streamlit run app.py

Uso

• Faça perguntas: Digite suas perguntas sobre o Bhagavad Gita e receba respostas perspicazes.
• Explore os ensinamentos: aprofunda -se em ensinamentos e versículos específicos do Gita.
• Orientação pessoal: use o aplicativo para reflexão e orientação pessoal com base na sabedoria do Gita.

Limitações

As aplicações de geração de recuperação de recuperação (RAG), embora poderosas, têm algumas limitações

• Raciocínio limitado: Rag lutas com o raciocínio iterativo. Ele recupera informações com base na semelhança, mas não pode avaliar se é realmente relevante para a tarefa.
• Problemas de escalabilidade: os grandes conjuntos de dados podem sobrecarregar os métodos de recuperação da RAG, especialmente com técnicas como vizinhos mais parecidos com K (KNN).
• Dependência de dados: a qualidade das informações recuperadas afeta diretamente a saída do RAG. Viés ou imprecisões nos dados podem levar a respostas não confiáveis.
• Desafios com grandes conjuntos de dados: armazenar e processar conjuntos de dados maciços podem ser difíceis para o RAG, impactando a velocidade e a precisão da recuperação.

Escopo futuro

As capacidades da Geeta GPT não se limitam ao Bhagavad Gita . A arquitetura pode ser estendida para trabalhar com qualquer documento ou PDF baseado em texto, abrindo uma série de possibilidades:

1. Expanda para outros textos religiosos: adapte o sistema para fornecer informações de outros textos religiosos ou filosóficos.
2. Trabalhos acadêmicos: Auxiliar na compreensão e resumo de trabalhos acadêmicos ou documentos de pesquisa.
3. Manuais técnicos: forneça suporte para documentação e manuais técnicos, facilitando a localização de informações específicas.
4. Documentos legais: Aumente o entendimento e a acessibilidade de textos e contratos legais.

Licença Este projeto está licenciado sob a licença do MIT - consulte o arquivo de licença para obter detalhes.

Bibliografia

• Modelo LLM: https://gemini.google.com/
• Tutoriais: https://medium.com/