rag console chat

Rag Console Chat Application: การดึงข้อมูลที่ดีขึ้นและการสร้าง

ภาพรวม

ยินดีต้อนรับสู่แอปพลิเคชั่นแชทคอนโซล RAG ซึ่งเป็นเครื่องมือที่เรียบง่าย แต่ทรงพลังที่ออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนวิธีการโต้ตอบและแยกข้อมูลจากที่เก็บเอกสารมากมาย โครงการนี้ใช้การบริโภคเอกสารการสร้างการฝังและการค้นพบแบบเรียกคืน (RAG) หากคุณกำลังมองหาการแชทกับข้อมูลของคุณหรือสรุปหัวข้อที่ซับซ้อนแอปพลิเคชัน RAG Console Chat เป็นเครื่องมือสำหรับการประมวลผลข้อมูลอัจฉริยะ

เทคโนโลยีที่ใช้

• Python : กระดูกสันหลังของแอปพลิเคชันของเราให้สภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่งและยืดหยุ่น
• OpenAI API : ใช้สำหรับการสร้างการฝังและการตอบสนองเพื่อให้มั่นใจว่าเอาต์พุตที่มีคุณภาพสูงและเกี่ยวข้องกับบริบท
• Chromadb : ฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ทรงพลังซึ่งจัดเก็บและดึงเอกสารฝังเอกสารอย่างมีประสิทธิภาพ
• Rich & คำถาม : ไลบรารีสำหรับการสร้างอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งแบบโต้ตอบและดึงดูดสายตา

แนวคิดและส่วนประกอบ

Generation Retrieval-Augmented (RAG)

RAG เป็นวิธีการใหม่ที่รวมจุดแข็งของการดึงข้อมูลและการสร้างภาษาธรรมชาติ มันช่วยเพิ่มคุณภาพของการตอบสนองที่สร้างขึ้นโดยการรวมบริบทที่เกี่ยวข้องจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่ของเอกสาร ไปป์ไลน์ RAG ใช้สิ่งนี้โดย:

1. เอกสารการบริโภค : การโหลดและการประมวลผลเอกสารจากรูปแบบต่าง ๆ (TXT, PDF, DOCX)
2. Embedding Generation : การใช้โมเดลของ OpenAI เพื่อแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์มิติสูงที่จับความหมายเชิงความหมาย
3. Vector Store : การจัดเก็บ embeddings เหล่านี้ใน Chromadb ช่วยให้สามารถค้นหาความคล้ายคลึงกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
4. การสร้างการตอบสนอง : การใช้ชิ้นส่วนเอกสารที่ดึงมาเพื่อสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและรับรู้บริบท

ฐานข้อมูลเวกเตอร์

ฐานข้อมูลเวกเตอร์เช่น Chromadb เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดเก็บและสอบถามการฝังตัว ช่วยให้สามารถดึงเอกสารที่คล้ายกันได้อย่างรวดเร็วขึ้นอยู่กับความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับกระบวนการ RAG

การฝัง

Embeddings เป็นตัวแทนเชิงตัวเลขของข้อความที่จับข้อมูลความหมาย พวกเขาเปิดใช้งานการเปรียบเทียบข้อมูลข้อความอย่างมีความหมายอำนวยความสะดวกในการทำงานเช่นความคล้ายคลึงกันของเอกสารและการจัดกลุ่ม

คุณสมบัติ

• โหมดการแชทแบบโต้ตอบ : มีส่วนร่วมในอินเทอร์เฟซการสนทนาเพื่อถามคำถามและรับคำตอบตามคลังเอกสารของคุณ
• โหมดการสรุป : สร้างบทสรุปสั้น ๆ ของหัวข้อโดยใช้ชิ้นเอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุด
• การประมวลผลเอกสาร : การบริโภคและประมวลผลเอกสารโดยอัตโนมัติแยกออกเป็นชิ้นที่สามารถจัดการได้สำหรับการจัดเก็บที่มีประสิทธิภาพและการดึงข้อมูล
• Embeddings Management : สร้างและจัดเก็บ Embeddings สำหรับเอกสารใหม่เพื่อให้มั่นใจว่าร้านค้าเวกเตอร์ของคุณจะทันสมัยอยู่เสมอ
• การสนับสนุนข้ามแพลตฟอร์ม : เรียกใช้แอปพลิเคชันบน Windows, MacOS และ Linux ได้อย่างราบรื่น
• แนวทางปฏิบัติการเข้ารหัสที่ดีขึ้น : ใช้แนวคิดของ OOPS และรูปแบบการออกแบบเช่น Singleton & Factory พร้อมกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดอื่น ๆ
• การบันทึก : ใช้การบันทึกเพื่อติดตามกิจกรรมของแอปพลิเคชันในระดับที่แตกต่างกัน
• Rich & คำถาม : ไลบรารีสำหรับการสร้างอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งแบบโต้ตอบและดึงดูดสายตา

คำแนะนำการตั้งค่า

หากต้องการตั้งค่าท่อส่งเศษผ้าบนเครื่องในพื้นที่ของคุณให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

1. ติดตั้ง Python 3.10+ : ดาวน์โหลดและติดตั้งจากที่นี่

2. ติดตั้งเครื่องมือสร้าง Microsoft Visual Studio C ++ : สิ่งนี้จำเป็นสำหรับการรวบรวมการอ้างอิงบางอย่าง ดาวน์โหลดและติดตั้งจากที่นี่

3. โคลนที่เก็บ :

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

4. ติดตั้งการพึ่งพา Python : ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณติดตั้ง Python 3.8+ แล้ว จากนั้นสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริงและติดตั้งแพ็คเกจที่ต้องการ:

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

5. ตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม : สร้างไฟล์ .env ในไดเรกทอรีรูทและเพิ่มคีย์ OpenAI API ของคุณ:

    OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   

6. เรียกใช้แอปพลิเคชัน : เริ่มต้นท่อส่ง RAG โดยการดำเนินการ:

   python app.py

7. โต้ตอบกับแอปพลิเคชัน : ใช้อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งเพื่อเลือกระหว่างการแชทและโหมดการสรุปและสำรวจความสามารถของท่อส่ง RAG

บทสรุป

แอปพลิเคชั่นแชทคอนโซล RAG เป็นเครื่องมือที่เรียบง่าย แต่ทรงพลังที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงการประมวลผลเอกสารของคุณและความสามารถในการดึงข้อมูล ด้วยคุณสมบัติขั้นสูงและอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายมันจึงเป็นเครื่องพิสูจน์ถึงพลังของเทคโนโลยี AI ที่ทันสมัย ดำดิ่งสู่โลกแห่งผ้าขี้ริ้วและสัมผัสกับอนาคตของระบบข้อมูลอัจฉริยะในปัจจุบัน

• การออกใบอนุญาต : โครงการนี้ได้รับใบอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT คุณมีอิสระที่จะใช้แก้ไขและแจกจ่ายซอฟต์แวร์โดยมีเงื่อนไขว่าใบอนุญาตเดิมและประกาศลิขสิทธิ์จะรวมอยู่ในสำเนาทั้งหมดหรือส่วนสำคัญของซอฟต์แวร์

• แผนภาพ : ไดอะแกรมถูกสร้างขึ้นโดยใช้นางเงือก

• ติดต่อ : สำหรับคำถามหรือข้อเสนอแนะใด ๆ โปรดติดต่อ [email protected] หรือส่งข้อความถึงฉันที่ LinkedIn @olifarhaan