RAG Powered GPT 4 Chatbot

GPT-4 chatbot ที่ใช้พลังงานจาก RAG: การดึงความรู้ที่ใช้ AI

ปฏิวัติการโต้ตอบข้อมูลด้วย chatbot ที่สร้างขึ้นโดยใช้ Retrieval-Augmented Generation (RAG) และ GPT-4 ของ OpenAI อัปโหลดเอกสารสร้างฐานความรู้ที่กำหนดเองและรับคำตอบที่แม่นยำและบริบทสำหรับการวิจัยการดำเนินธุรกิจและการสนับสนุนลูกค้า

สารบัญ

1. การแนะนำ
2. คุณสมบัติที่สำคัญ
3. ใช้เคส
4. มันทำงานอย่างไร
5. เริ่มต้น
6. โครงสร้างไฟล์
7. การบริจาค
8. ใบอนุญาต

การแนะนำ

แชทบ็อตที่ใช้พลังงานจาก RAG รวม AI การดึงและการกำเนิดเพื่อช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลเฉพาะจากแหล่งข้อมูลที่กำหนดเอง ด้วยการอัปโหลดเอกสารของคุณ chatbot สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากไฟล์ของคุณเพื่อให้มั่นใจถึงความแม่นยำสูงและคำตอบที่ทันสมัย

คุณสมบัติที่สำคัญ

• การอัปโหลดเอกสาร : เพิ่ม PDF หรือเอกสารอื่น ๆ ที่จะถูกบันทึกไว้ในชิ้นส่วนที่จัดการได้และเก็บไว้เป็นเวกเตอร์ในฐานข้อมูล
• ฐานความรู้ที่กำหนดเอง : สร้างฐานความรู้ที่ค้นหาได้จากไฟล์ที่คุณอัปโหลด
• ฐานข้อมูลถาวร : บันทึกดึงและนำฐานความรู้ของคุณกลับมาใช้ใหม่ได้ตลอดเวลา
• การตอบสนองที่ถูกต้อง : รับคำตอบที่ตระหนักถึงบริบทตามข้อมูลในฐานความรู้ที่กำหนดเองของคุณ

ใช้เคส

• การวิจัย : วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่การศึกษาและงานวิจัยโดยการสอบถามข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
• การดำเนินธุรกิจ : เข้าถึงเอกสารและนโยบายภายในอย่างรวดเร็วเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น
• การสนับสนุนลูกค้า : สร้าง chatbot ที่ดึงข้อมูลจากคำถามที่พบบ่อยหรือคู่มือผลิตภัณฑ์ทันที
• การฝึกอบรมและการขึ้นเครื่องบิน : ให้การว่าจ้างใหม่พร้อมการเข้าถึงเอกสารภายในที่สำคัญและสื่อการฝึกอบรมทันที

มันทำงานอย่างไร

1. อัปโหลดเอกสาร :

   • อัปโหลดไฟล์ PDF หรือไฟล์ข้อความไปยังระบบ
   • ไฟล์จะถูกแบ่งออกเป็นส่วนเล็ก ๆ โดยอัตโนมัติและแปลงเป็นเวกเตอร์เพื่อการค้นหาที่มีประสิทธิภาพ

2. สร้างฐานความรู้ :

   • ระบบสร้างฐานความรู้ที่กำหนดเองจากเอกสารที่อัปโหลด
   • ฐานความรู้นี้สามารถค้นหาได้โดยใช้แบบสอบถามภาษาธรรมชาติ

3. ฐานความรู้แบบสอบถาม :

   • ใช้อินเทอร์เฟซ chatbot เพื่อถามคำถาม
   • ระบบดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากฐานความรู้โดยใช้การค้นหาความหมาย

4. ฐานข้อมูลถาวร :

   • บันทึกไฟล์และฐานข้อมูลที่อัปโหลดของคุณสำหรับการเข้าถึงในอนาคต
   • นำกลับมาใช้ใหม่หรือแก้ไขฐานความรู้โดยไม่จำเป็นต้องอัปโหลดไฟล์อีกครั้ง

เริ่มต้น

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• Python 3.x
• Azure Openai API Key สำหรับการรวม GPT-4

การติดตั้ง

1. โคลนที่เก็บ :

   git clone https://github.com/your-username/rag-powered-gpt4-chatbot.git
   cd rag-powered-gpt4-chatbot

2. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมเสมือนจริง :

   python -m venv ragvenv
   source ragvenv/bin/activate

3. ติดตั้งการพึ่งพา :

   pip install -r requirements.txt

4. กำหนดค่าข้อมูลรับรอง Azure OpenAI :

   • เปิดไฟล์ config.env และเพิ่มข้อมูลรับรอง Azure OpenAI ต่อไปนี้:

     AZURE_OPENAI_ENDPOINT= " your-azure-openai-endpoint "
     AZURE_OPENAI_API_KEY= " your-azure-openai-api-key "
     API_VERSION= " 2024-02-15-preview "

5. เรียกใช้แอปพลิเคชัน :

   python app.py

6. เข้าถึงแอปพลิเคชัน :

   • เปิดเบราว์เซอร์ของคุณและไปที่ http://localhost:8000

ใช้แอปพลิเคชัน

1. อัปโหลดไฟล์ :

   • นำทางไปยังส่วน "อัปโหลดไฟล์" ของแอพ
   • เลือก PDF หรือเอกสารอื่น ๆ เพื่ออัปโหลด

2. สร้างฐานความรู้ :

   • เอกสารที่อัปโหลดจะถูกประมวลผลและแบ่งออกเป็นชิ้น
   • ฐานความรู้ที่กำหนดเองถูกสร้างขึ้นจากชิ้นส่วนเหล่านี้และเก็บไว้สำหรับการสืบค้นในอนาคต

3. สอบถาม chatbot :

   • พิมพ์คำถามของคุณในฟิลด์อินพุต chatbot
   • chatbot จะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ที่กำหนดเองตามแบบสอบถามของคุณ

4. เข้าถึงฐานข้อมูลก่อนหน้า :

   • ใช้เมนูแบบเลื่อนลงเพื่อเข้าถึงและสืบค้นฐานข้อมูลที่สร้างขึ้นก่อนหน้านี้

โครงสร้างไฟล์

 rag-powered-gpt4-chatbot/
├── app.py               # Main application script
├── config.env           # Configuration file for API keys
├── database/            # Folder for storing database files
├── rag_app.log          # Log file for tracking application events
├── requirements.txt     # Python dependencies
├── static/              # Static files like CSS
│   └── styles.css       # CSS file for basic styling
├── templates/           # HTML templates for the app interface
│   └── index.html       # Main page of the app
├── upload_file/         # Directory for storing uploaded files
├── utils.py             # Utility functions

การบริจาค

ยินดีต้อนรับ! โปรดเปิดปัญหาหรือส่งคำขอดึงหากคุณต้องการเพิ่มคุณสมบัติใหม่หรือแก้ไขข้อบกพร่อง

ใบอนุญาต

โครงการนี้ได้รับใบอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT - ดูไฟล์ใบอนุญาตสำหรับรายละเอียด

---