Custom Question Answering Chatbot using Langchain and Gemini AI

Пользовательский вопрос ответа на чат -бот с использованием Langchain и Gemini LLM

• Введение
• Обзор проекта
• Инструменты используются
• Начиная
• Скриншот
• Вариант использования
• Будущие улучшения
• Участники
• Лицензия

Введение

Этот проект реализует пользовательский вопрос, отвечающий на чат -бот с использованием Langchain и Google Gemini Language Model (LLM). Чатбот обучен промышленным данным с платформы онлайн -обучения, состоящий из вопросов и соответствующих ответов.

Обзор проекта

Рабочий процесс проекта включает в себя следующие шаги:

1. FIN-настройка данных : Google Gemini LLM точно настроена на промышленные данные, гарантируя, что модель может точно отвечать на вопросы на основе предоставленного контекста.

2. Внедрение и векторная база данных : встраивание предложений HuggingFace используется для преобразования вопросов и ответов в векторы, которые хранятся в векторной базе данных.

3. Реализация Retriever : разработанный компонент для извлечения аналогичных векторов из векторной базы данных на основе запроса пользователя.

4. Интеграция с цепочкой Langchain Retrivalqa : компоненты интегрируются в цепь с использованием цепочки Langchain Retrivalqa, которая обрабатывает входящие запросы и извлекает соответствующие ответы.

5. Пользовательский интерфейс : Streamlit используется для создания простого пользовательского интерфейса, позволяя пользователям вводить свои вопросы и получать ответы от чат -бота.

Инструменты используются

• Google Gemini LLM: языковая модель, настраиваясь с промышленными данными.
• Huggingface: библиотека, используемая для встраивания предложений.
• Langchain: структура для построения разговорных систем ИИ.
• Streamlit: библиотека для создания веб-пользовательских интерфейсов.

Начиная

Чтобы запустить проект локально, следуйте этим шагам:

1. Клонировать репозиторий на местную машину.
2. Установите необходимые зависимости, перечисленные в файле requirements.txt .
3. Запустите приложение Streamlit, выполнив streamlit run app.py в вашем терминале.

Скриншот

Вариант использования

Пользовательский вопрос, отвечающий на чат -бот, служит различным целям, в том числе:

• Предоставление быстрых и точных ответов на запросы пользователей, связанные с темой, охватываемой промышленными данными.
• Улучшение пользовательского опыта на онлайн -платформах обучения, предлагая немедленную помощь.
• Упрощение процессов поддержки клиентов путем автоматизации ответов на часто задаваемые вопросы.

Будущие улучшения

• Включите дополнительные методы предварительной обработки для обработки более широкого диапазона пользовательских запросов.
• Реализуйте расширенные языковые модели для более точных ответов.
• Улучшите пользовательский интерфейс с помощью дополнительных функций для лучшего пользовательского опыта.

Участники

• Абхиджит Махарана

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT.