medicure rag chatbot

Медицинское тряпное чат -бот?

Ай-чат-бот, внедряющий тряпную технику с большой языковой моделью Meta-LLAMA2-7B, наряду с базами данных векторных векторных векторных и Pinecone. Используется ресурс: энциклопедия медицины

Скриншоты

Технологии используются

1. Streamlit- WebApp UI
2. Pinecone - векторная база данных
3. Langchain и Transformers - Retiveqachain и модель встраивания
4. Meta Llama-2-7B-чат квантовая модель-модель большой языка (LLM) от обнимающего концентратора лица

Решение подход

Вектор Pinecone DB хранит встроенные вторжения Text_chunks, сгенерированные из книги PDF. Langchain используется для построения LLMChain с помощью rescktTemplate для выполнения поиска сходства из PineCone, а затем тонкозернистого вывода с помощью LLM.

Запуск веб -приложения локально

Чтобы запустить веб -приложение локально, выполните следующие действия:

1. Клонировать репо :

git clone https://github.com/4darsh-Dev/medicure-rag-chatbot.git 

2. Настройте поэзию :

     pip install poetry
     poetry init
     poetry shell
     

3. Установить требования :

     poetry install
     

4. Запустите приложение Streamlit :

   poetry streamlit run app.py

5. Получите доступ к вашему приложению : После запуска команды Streamlit запустит локальный веб -сервер и предоставит URL -адрес, где вы можете получить доступ к вашему приложению. Как правило, это будет что -то вроде http://localhost:8501 . Откройте этот URL в своем веб -браузере.

6. ОСТАНОВИТЕ СЕРЕР УПРАВЛЕНИЯ : Чтобы остановить сервер Streatlit, вернуться к терминалу или командной строке, где он работает, и нажмите Ctrl + C , чтобы завершить сервер.

Привет, я Адарш!

? Ссылки

Обратная связь

Если у вас есть какие -либо отзывы, пожалуйста, обратитесь к нам по адресу [email protected]