DataChad

datachad v3？

这是一个应用程序，您可以通过利用嵌入式，向量数据库，大语言模型和最后但并非最不重要的兰链来询问有关任何数据源的问题

它如何工作？

1. 上传任何file(s)或输入任何path或url以创建可以包含任何类型，格式和内容的多个文件的知识库，并创建智能常见问题解答，这些智能常见问题是策划编号的Q＆AS的列表。
2. 数据源或文件已加载并拆分为文本文档块
3. 文本文档块使用OpenAI或HuggingFace嵌入嵌入
4. 将嵌入作为矢量数据集存储到Activeloop的数据库中心
5. 创建了兰链，由LLM型号的自定义选择（默认为gpt-3.5-turbo ），多个向量存储作为知识库和一个特殊的特殊智能FAQ Vector Store
6. 在向应用程序提出问题时，链条嵌入了输入提示，并在提供的矢量商店中进行相似性搜索，并将最佳结果用作LLM的上下文来生成适当的响应
7. 最后，聊天历史记录是在本地缓存的，以启用诸如Q＆A对话之类的聊天

很高兴知道

• 该应用仅在py>=3.10上运行！
• 要在本地运行或部署某个地方，请执行cp .env.template .env并在新创建的.env文件中设置凭据。其他选项是手动设置系统环境变量，或将其存储到通过简化托管时托管时将其存储到.streamlit/secrets.toml中。
• 如果您的凭据设置为如上所述，则可以在身份验证中点击submit而无需重新输入应用程序中的凭据。
• 如果您运行该应用程序考虑修改datachad/backend/constants.py中的配置，例如启用高级选项
• 您的数据不会加载？随时开放问题或公关并做出贡献！
• 使用先前的版本（例如V1或V2）作为原始功能和UI

看起来如何？

待办事项清单

如果您想做出贡献，请随时抓住任何任务

• 重构效果，尤其是装载机
• 添加选项以选择模型和嵌入
• 启用完全本地 /私人模式
• 添加选项将多个文件上传到一个数据集
• 简化的Decouple Datachad模块
• 删除所有本地模式和其他V1东西
• 加载现有的知识库
• 删除现有的知识库
• 启用流响应
• 显示检索到的上下文
• 重构UI
• 介绍智能常见问题解答
• 交换下载的文件存储与tempfile
• 添加用户创建并登录
• 每个用户添加聊天历史记录
• 使所有I/O异步
• 实施FastAPI路线和后端应用程序
• 实施适当的前端（反应或其他）
• 容器化应用程序