llm_project

Модель Langchain LLM

Введение

Этот проект Django демонстрирует, как создать пользовательскую модель пользователя и определить связанные модели для профилей пользователей, PDF -документов и сообщений чата.

Функции

• Усовершенствованная интеграция чатбота : использует передовые генеративные ИИ и расширенные языковые модели для питания чат-бота, который позволяет пользователям взаимодействовать с загруженными документами PDF.
• Загрузка документа PDF : позволяет пользователям загружать PDF-файлы, делая их доступными для запросов на основе контента.
• Ответы в реальном времени : предоставляет ответы чат-ботов в реальном времени на запросы пользователей о содержании загруженных PDF-документов.
• Адаптивный пользовательский интерфейс : реализует отзывчивый пользовательский интерфейс, обеспечивая беспрепятственный опыт на различных устройствах для повышения доступности.
• История чата : разработана и реализовала функцию истории чата, позволяя пользователям пересматривать предыдущие разговоры с чатботом, способствуя удобному взаимодействию.
• Технологический стек : используемый Python, Django, PYPDF2, чат-бот Frameworks, LLM, OpenAI и библиотеки обработки естественного языка для архитекции и разработки этого сольного проекта, демонстрируя мастерство в этих стандартных технологиях отрасли.

Предварительные условия

Прежде чем начать, убедитесь, что вы выполнили следующие требования:

• Python (3.x) установлен в вашей системе.
• Django установил ( pip install Django ).
• Установлена ​​библиотека Langchain ( pip install langchain ).
• Установлена ​​библиотека PYPDF2 ( pip install PyPDF2 ).
• OpenAI API -ключа (установите его как переменную среды с именем OPENAI_API_KEY ).

Начиная

Установка и начало работы

Подробные инструкции о том, как установить, настраивать и запустить проект:

1. Клон репозиторий: git clone https://github.com/amanastel/llm_project.git
2. Перейдите к каталогу проекта: cd PDF_Based_Chatbot_AI
3. Создать виртуальную среду: python3 -m venv venv
4. Активировать виртуальную среду: source venv/bin/activate
5. Установка зависимости: pip install -r requirements.txt
6. Применить миграции базы данных: python manage.py migrate
7. Создать суперпользователь: python manage.py createsuperuser
8. Запустите сервер разработки: python manage.py runserver

API используются

1. Создать суперпользователь для доступа к панели администратора: python manage.py createsuperuser
2. Запустите сервер разработки: python manage.py runserver
3. Доступ к панели администратора по адресу: http://localhost:8000/admin/
4. Используйте панель администратора для управления пользователями, профилями, PDF -документами и сообщений чата.

API конечные точки

• Регистрация пользователя: POST /api/register/
• Вход пользователя: POST /api/login/
• Профиль пользователя: GET /api/profile/
• Загрузить PDF документ: POST /api/upload-pdf/
• Список документов PDF: GET /api/pdf-documents/
• Создать сообщение чата: POST /api/chat/create/
• Список сообщений чата: GET /api/chat/list/

Пользовательский пользовательский сериализатор

Вы можете найти CustomUserSerializer в файле serializers.py в каталоге приложений llmApp . Этот сериализатор используется для регистрации пользователей и входа в систему.

Модели

• CustomProfile : представляет профили пользователей с расширенными полями (телефон и адрес).
• PDFDocument : представляет загруженные PDF -документы, связанные с пользователями.
• ChatMessage : представляет сообщения чата с временными метками.

Технологический стек

• Джанго
• Питон
• Лангхейн
• Mysql
• Vue

Внося

Взносы приветствуются! Если вы найдете какие -либо проблемы или хотите добавить новые функции, не стесняйтесь открыть запрос на тягу.

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT - для получения подробной информации см. Файл лицензии.