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ALP

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ALP

概述

ALP是一种开源的，基于知识的对话AI系统，旨在产生源自外部来源的相关信息的响应。 ？

ALP允许您建立一个与聊天机器人互动时可以查询的大型知识库。基于相似性的上下文构造可以更好地了解从数据库中提取的材料。聊天机器人具有无限的对话记忆以及将对话和源嵌入到JSON格式的能力。

ALP在本地SQLite数据库中维护对话历史记录和嵌入？。结果，文档上传和嵌入过程仅需要一次，使用户能够无缝恢复对话。

ALP旨在通过Localhost运行。您所需要的只是Python和几个命令来设置环境。随意叉，探索代码并适应您的需求吗？

ChangElog

20240815-模型列表更新为： gpt-4o' ， gpt-4o-mini
20231226- gpt-4-1106-preview添加为默认生成模型。用户可以在prod_model中更改为./lib/params.py。收集创建页面计数错误修复。
20230911-在./static/data/simulacra.json中定义自定义代理行为，然后从下拉菜单中选择会话管理器中。
20230406 -Fug -Fix阻止程序在/static/data/dbs/下初始化数据库;需求.txt修复
20230705-新数据模型，基于Sbert的嵌入
20230411-界面升级，UX改进，错误串
20230405-程序存储转换历史记录

介绍

ALP通过使用检索增强方法提高了基于GPT模型相对于给定PDF文档的响应的准确性。这种方法确保最相关的上下文始终传递给模型。 ALP背后的目的是协助探索研究论文，书籍和笔记的压倒性知识库，从而更容易访问和消化内容。

目前ALP使用以下模型：

文本嵌入： multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1
一代： gpt-4o' ， gpt-4o-mini

特征

会话研究助理：与PDF文件集合中的信息互动并获取信息。
无限的对话记忆：保留以前对话的信息，以获取上下文感知的响应。
回到过去的对话中：接您的对话，然后在您留下的地方进行对话。
灵活的数据模型：允许在一个会话中与多个文档进行对话。
使用开源模型：句子转换器允许无需成本和快速的文本嵌入。
支持长文件：上传书籍和其他冗长的PDF。
检索增强：利用检索增强技术以提高准确性。在这里阅读更多。
定义您自己的代理行为：设置系统消息，以./static/data/simulacra.json定义您的代理。然后，您可以轻松调整HTML表单以从下拉菜单中选择名称。
本地部署：在机器上本地旋转ALP。
JSON导出：导出对话作为JSON文件。
开源：代码是您的读取，测试，打破和构建的代码。

安装

要在本地机器上设置ALP，请按照以下步骤：

安装Python：

确保您在计算机上安装了Python。我推荐Anaconda进行简单的设置。

重要： ALP在Python 3.10上运行

叉子和克隆存储库：

将仓库克隆在命令行中：

git clone https://github.com/yourusername/alp.git 
cd ALP

创建虚拟环境并激活它：

从ALP/本地目录中调用以下命令

对于Bash中的Linux用户：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

对于CMD中的Windows用户：

 python -m venv venv
venvScriptsactivate.bat

这应该创建ALP/ VENV/目录并激活虚拟环境。自然，您可以使用其他程序来处理VirtualEnvs。

将所需的依赖项安装到虚拟环境中：

pip install -r requirements.txt

配置

默认情况下，ALP在localhost中运行。它需要API键通过打开的AI API与GPT模型连接。在ALP/ Directory中，创建一个API_KEY.TXT并在此粘贴API键。确保将API_KEY.TXT添加到您的.gitignore文件中，以免泄漏到github。您可以在此处获取打开的AI API密钥https://platform.openai.com

用法

运行ALP应用程序：

python alp.py

访问应用程序：

该应用应在默认的Web浏览器中打开。如果没有，请导航到http：// localhost：5000。首次使用涉及在ALP/static/data/dbs/下创建app.db文件。这是您的SQLite数据库文件，它将保存对话历史记录和嵌入。此外，该脚本将通过拥抱面部存储库将“ Multi-QA-Minilm-L6-COS-V1” （80 MB）下载到PC上。它将在第一次启动时自动发生。

开始使用ALP：

ALP应用程序接口由几个部分组成：

集线器允许您在“集合”下创建新的集合或在“会话”下创建/继续对话会话。
Collections Manager：通过指定名称并上传PDF文件来创建一个新集合。
会话经理：
- 通过从下拉列表中选择并点击“开始”来继续现有会话。
- 还通过定义其名称并选择链接到会话的集合来创建新的会话。
- 为对话选择预定义的代理角色。还为历史聊天而作品。
会话窗口：与链接到会话的集合与GPT模型交谈。每次在用户查询和集合的嵌入之间计算相似性分数时，在程序的控制台中打印了大多数相似数据源的列表。这些来源将作为上下文传递，并将用户的问题传递给GPT模型。