document assistant

ผู้ช่วยเอกสารโดย Ash

แอปพลิเคชั่น Python นี้สร้างผู้ช่วยเอกสารอย่างง่ายโดยใช้ Streamlit, Pinecone (Vector Store) และรูปแบบภาษา (OpenAI) สำหรับการสร้างการตอบสนองต่อการสอบถามผู้ใช้

คำสั่งให้ดาวน์โหลดเอกสารในรูปแบบ HTML

wget --mirror --convert-links --adjust-extension --page-requisites --no-parent -P langchain-docs --execute robots=off --user-agent="Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36" https://api.python.langchain.com/en/latest/

1. main.py

สคริปต์นี้สร้างเว็บแอปพลิเคชันโดยใช้ Streamlit มันให้ส่วนต่อประสานผู้ใช้สำหรับความช่วยเหลือด้านเอกสารช่วยให้ผู้ใช้สามารถส่งคำถามและรับคำตอบที่มีแหล่งข้อมูล

คุณสมบัติที่สำคัญ

• Interface Streamlit: ใช้ Streamlit สำหรับ UI รวมถึงฟิลด์อินพุตและการจัดการเซสชัน
• การเรียงลำดับ URL แหล่งที่มา: รวมถึงฟังก์ชั่น create_sources_string ที่ใช้ชุดของ URL เรียงลำดับและจัดรูปแบบเป็นรายการหมายเลข

2. Ingestion.py

สคริปต์นี้มีหน้าที่ในการบริโภคและประมวลผลเอกสารอาจเป็นไปได้สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องหรือแอปพลิเคชันการค้นหา มันใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมและอินเทอร์เฟซกับบริการที่เรียกว่า pinecone

คุณสมบัติที่สำคัญ

• การโหลดเอกสารและการแยก: โหลดเอกสารจากแหล่งที่มาที่ระบุและแยกออกเป็นชิ้น
• การรวม Pinecone: แทรกเวกเตอร์เอกสารลงในร้านค้าเวกเตอร์ Pinecone

3. core.py

ไฟล์นี้กำหนดฟังก์ชั่นหลักสำหรับการเรียกใช้แบบสอบถามแบบจำลองภาษาโดยใช้ระบบดึงข้อมูล ดูเหมือนว่าจะรวมเข้ากับ pinecone อย่างแน่นหนาสำหรับการจัดเก็บเวกเตอร์และการดึงข้อมูล

คุณสมบัติที่สำคัญ

• การกำหนดค่าสภาพแวดล้อม: โหลดตัวแปรสภาพแวดล้อม
• การประมวลผลแบบสอบถาม: จัดเตรียมฟังก์ชั่น run_llm ที่ประมวลผลการสืบค้นโดยใช้ห่วงโซ่การสนทนาที่มีรูปแบบภาษาและการแก้ไขเอกสาร