遇到MulteDDF聊天AI应用程序!使用Langchain,Google Gemini Pro和Faiss Vector DB与多个PDF无缝聊天,并无缝简化部署。从很棒的Google Gemini OpenSource语言模型中获取即时,准确的响应。立即改变您的PDF体验!
Multi-PDF的聊天代理是一种基于简化的Web应用程序,旨在促进与聊天机器人进行交互式对话。该应用程序允许用户上传多个PDF文档,从中提取文本信息,并使用此提取的内容训练聊天机器人。然后,用户可以与聊天机器人进行实时对话。
在简化上启动应用程序


该应用程序遵循以下步骤,以提供对您的问题的回答:
PDF加载:该应用程序读取多个PDF文档并提取其文本内容。
文本块:提取的文本分为可以有效处理的较小块。
语言模型:该应用程序利用语言模型来生成文本块的向量表示(嵌入)。
相似性匹配:当您提出一个问题时,该应用程序将其与文本块进行比较,并标识最相似的文本。
响应生成:所选块传递给语言模型,该模型基于PDF的相关内容生成响应。

自适应块:我们的滑动窗口块技术可以动态调整窗口的大小和位置,以基于数据复杂性和上下文平衡细粒度和粗粒的数据访问。
多文件对话质量质量检查:同时支持多个文档跨多个文档的简单和多跳的查询,从而打破了单文件限制。
文件兼容性:支持PDF和TXT文件格式。
LLM模型兼容性:支持Google Gemini Pro,OpenAI GPT 3,人类Claude,Llama2和其他开源LLM。

.env文件加载环境变量的库。这通常用于存储代码之外的配置设置,API密钥和其他敏感信息。
克隆存储库:
git clone https://github.com/GURPREETKAURJETHRA/Multi-PDFs_ChatApp_AI-Agent.git
安装所需的Python软件包:
pip install -r requirements.txt
通过https://makersuite.google.com/app/apikey设置Google API密钥,通过在项目的根目录中创建一个.env文件,并具有以下内容:
GOOGLE_API_KEY =<your-api-key-here>
运行简化应用程序:
streamlit run app.py
要使用Multi-PDF-S Chatapp AI代理?您可以通过单击此链接来瞥见外观:shatlit上的启动应用程序。要运行应用程序,请分叉应用程序并按照以下步骤开始使用它。使用侧边栏上传PDF文件并训练聊天机器人。经过培训后,您可以通过在文本输入字段中输入问题来与聊天机器人进行对话。
如果您想在系统上运行和实施项目,请按照以下步骤操作:
.env文件(必须)。app.py文件。执行以下命令: streamlit run app.py
该应用程序将使用对话AI根据上传文档的内容提供响应。响应将显示在聊天接口中。
根据MIT许可分发。有关更多信息,请参见LICENSE 。