llm_project

Modelo Langchain LLM

Introdução

Este projeto Django demonstra como criar um modelo de usuário personalizado e definir modelos relacionados para perfis de usuário, documentos em PDF e mensagens de bate -papo.

Características

• Integração avançada de chatbot : utiliza modelos de IA generativos de ponta e idiomas avançados para alimentar um chatbot que permite que os usuários interajam com os documentos PDF enviados.
• PDF Document Upload : permite que os usuários enviem arquivos PDF, tornando-os acessíveis para consultas baseadas em conteúdo.
• Respostas em tempo real : fornece respostas de chatbot em tempo real às consultas do usuário sobre o conteúdo dos documentos PDF enviados.
• UI responsiva : implementa uma interface de usuário responsiva, garantindo uma experiência perfeita em vários dispositivos para obter acessibilidade aprimorada.
• Histórico de bate-papo : projetou e implementou um recurso de histórico de bate-papo, permitindo que os usuários revisitem conversas anteriores com o chatbot, promovendo uma interação amigável.
• Pilha de tecnologia : empregados Python, Django, PypDF2, Chatbot Frameworks, LLM, OpenAI e Bibliotecas de processamento de idiomas naturais para arquitetar e desenvolver esse projeto solo, demonstrando proficiência nessas tecnologias padrão do setor.

Pré -requisitos

Antes de começar, verifique se você atendeu aos seguintes requisitos:

• Python (3.x) instalado no seu sistema.
• Django instalado ( pip install Django ).
• Biblioteca Langchain instalada ( pip install langchain ).
• Biblioteca PypDF2 instalada ( pip install PyPDF2 ).
• Chave da API OpenAI (defina -a como uma variável de ambiente chamada OPENAI_API_KEY ).

Começando

Instalação e início

Instruções detalhadas sobre como instalar, configurar e executar o projeto:

1. Clone o repositório: git clone https://github.com/amanastel/llm_project.git
2. Navegue até o diretório do projeto: cd PDF_Based_Chatbot_AI
3. Crie um ambiente virtual: python3 -m venv venv
4. Ative o ambiente virtual: source venv/bin/activate
5. Instale dependências: pip install -r requirements.txt
6. Aplicar migrações de banco de dados: python manage.py migrate
7. Crie um SuperUser: python manage.py createsuperuser
8. Execute o servidor de desenvolvimento: python manage.py runserver

APIs usadas

1. Crie um superusuário para acessar o painel de administrador: python manage.py createsuperuser
2. Inicie o servidor de desenvolvimento: python manage.py runserver
3. Acesse o painel de administração em: http://localhost:8000/admin/
4. Use o painel de administração para gerenciar usuários, perfis, documentos em PDF e mensagens de bate -papo.

Endpoints da API

• Registro do usuário: POST /api/register/
• Login do usuário: POST /api/login/
• Perfil do usuário: GET /api/profile/
• Documento de upload em PDF: POST /api/upload-pdf/
• Liste documentos em PDF: GET /api/pdf-documents/
• Criar mensagem de bate -papo: POST /api/chat/create/
• Lista mensagens de bate -papo: GET /api/chat/list/

Serializador de usuário personalizado

Você pode encontrar o CustomUserSerializer no arquivo serializers.py no diretório de aplicativos llmApp . Este serializador é usado para registro e login do usuário.

Modelos

• CustomProfile : representa perfis de usuário com campos estendidos (telefone e endereço).
• PDFDocument : representa documentos PDF carregados associados aos usuários.
• ChatMessage : representa mensagens de bate -papo com registros de data e hora.

Pilha de tecnologia

• Django
• Python
• Langchain
• Mysql
• Vue

Contribuindo

As contribuições são bem -vindas! Se você encontrar algum problema ou desejar adicionar novos recursos, fique à vontade para abrir uma solicitação de tração.

Licença

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