rag console chat

Приложение для чата тряпки: лучшая поиск информации и поколение

Обзор

Добро пожаловать в приложение для чата Rag Console, простой, но мощный инструмент, предназначенный для преобразования способа взаимодействия и извлечения информации из обширных репозитории документов. Этот проект реализует проглатывание документов, внедрение поколения и поколение поиска (RAG). Если вы хотите общаться со своими данными или суммировать сложные темы, приложение чата Rag Console-это ваш инструмент для интеллектуальной обработки информации.

Технологии используются

• Python : основание нашего приложения, обеспечивающая надежную и гибкую среду программирования.
• API OpenAI : используется для создания внедрения и ответов, обеспечивая высококачественные и контекстуальные релевантные результаты.
• Chromadb : мощная векторная база данных, которая эффективно хранит и извлекает документы эффективно.
• Богатый и вопросы : библиотеки для создания интерактивных и визуально привлекательных интерфейсов командной строки.

Концепции и компоненты

Поколение поиска (RAG) (RAG)

RAG - это новый подход, который сочетает в себе сильные стороны поиска информации и генерации естественного языка. Он повышает качество генерируемых ответов, включив соответствующий контекст из большого корпуса документов. Трибовик Rag реализует это по:

1. Приглашение документов : Загрузка и обработка документов из различных форматов (TXT, PDF, DOCX).
2. Внедрение генерации : использование моделей Openai для преобразования текста в высокоразмерные векторы, которые отражают семантическое значение.
3. Vector Store : хранение этих встраиваний в ChromADB, что позволяет выполнять эффективные поиски сходства.
4. Генерация ответов : использование извлеченных кусков документов для генерации точных и контекстных ответов.

Векторная база данных

Векторная база данных, такая как ChromADB, важна для хранения и запроса внедрения. Это позволяет быстро извлечь аналогичные документы на основе сходства вектора, что имеет решающее значение для процесса RAG.

Внедрения

Встроения являются численными представлениями текста, которые отражают семантическую информацию. Они позволяют значимо сравнивать текстовые данные, облегчая такие задачи, как сходство документов и кластеризация.

Функции

• Интерактивный режим чата : участвуйте в разговорном интерфейсе, чтобы задать вопросы и получить ответы на основе вашего корпуса документа.
• Режим суммирования : генерируйте краткие резюме тем, используя наиболее релевантные кусочки документа.
• Обработка документов : автоматически проглатывает и обрабатывает документы, разделяя их на управляемые куски для эффективного хранения и поиска.
• Управление EnceDdings : генерировать и хранить встроенные вставки для новых документов, обеспечивающие всегда в курсе векторных магазинов.
• Крестоплатформенная поддержка : беспрепятственно запустить приложение в Windows, MacOS и Linux.
• Лучшие методы кодирования : используют концепции OOPS и шаблоны дизайна, такие как Singleton & Factory, а также другие лучшие практики.
• Регистрация : использует журнал, чтобы отслеживать действия приложения на разных уровнях.
• Богатый и вопросы : библиотеки для создания интерактивных и визуально привлекательных интерфейсов командной строки.

Инструкции по настройке

Чтобы настроить тряпичный трубопровод на вашей локальной машине, выполните следующие действия:

1. Установите Python 3.10+ : загрузить и установить отсюда

2. Установите инструменты Microsoft Visual Studio C ++ : это необходимо для составления некоторых зависимостей. Загрузите и установите отсюда.

3. Клонировать репозиторий :

   git clone https://github.com/olifarhaan/rag-console-chat.git
   cd rag-console-chat

4. Установите зависимости Python : убедитесь, что у вас установлен Python 3.8+. Затем создайте виртуальную среду и установите необходимые пакеты:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows, use `venvScriptsactivate`
   pip install -r requirements.txt

5. Установите переменные среды : создайте файл .env в корневом каталоге и добавьте свой клавиша API OpenAI:

    OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   

6. Запустите приложение : запустите Rag Pipeline, выполнив:

   python app.py

7. Взаимодействуйте с приложением : используйте интерфейс командной строки, чтобы выбрать между режимами чата и суммирования, и изучить возможности трубопровода Rag.

Заключение

Приложение чата Rag Console - это простой, но мощный инструмент, предназначенный для улучшения возможностей обработки документов и поиска информации. Благодаря своим расширенным функциям и удобным для пользователя интерфейс он является свидетельством силы современных технологий ИИ. Погрузитесь в мир тряпки и испытайте будущее интеллектуальных информационных систем сегодня.

• Лицензирование : этот проект лицензирован по лицензии MIT. Вы можете свободно использовать, изменять и распространять программное обеспечение, при условии, что первоначальная лицензия и уведомление об авторском праве включены во все копии или существенные части программного обеспечения.

• Диаграмма : диаграмма была создана с использованием русалки.

• Контакт : для любых вопросов или отзывов, пожалуйста, свяжитесь с [email protected] или сообщите мне на LinkedIn @olifarhaan.