Geeta GPT

Geeta GPT

Geeta GPT是使用检索授权一代（RAG）构建的高级AI应用程序。它利用了大语言模型的强大功能，可以根据Bhagavad Gita的丰富内容提供有见地和准确的响应。

大型语言模型（LLM）就像在模仿他们所教的内容方面表现出色的学生一样。他们的培训数据是他们的教科书，他们非常擅长遵循他们在那里看到的模式。但是，这可能会限制他们的理解。他们无法真正推理或应用知识以外的知识。

这就是为什么我们正在使用诸如检索成绩一代（RAG）之类的技术来扩展其知识。这就像让他们访问巨型图书馆一样！ RAG允许LLMS在响应时咨询外部文件，帮助他们在现实世界中的答案中依据，并减少虚构的事实。

管道

演示

入门

1. 克隆存储库

 git clone https://github.com/rushidarge/Geeta-GPT.git
cd Geeta-GPT

2. 安装依赖项

 pip install -r requirements.txt

3. 在您需要一个可免费使用的Gemini API密钥的App.py文件中添加API键。单击此处获取您的。

 os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "Your API key"

4. 运行应用程序

 streamlit run app.py

用法

• 提出问题：输入有关Bhagavad Gita的问题，并收到有见地的回答。
• 探索教义：更深入地研究吉塔的特定教义和经文。
• 个人指导：根据吉塔（Gita）的智慧，使用该应用程序进行个人反思和指导。

限制

检索授权的发电（RAG）应用程序虽然强大，但有一些限制

• 有限的推理：抹布在迭代推理方面挣扎。它根据相似性检索信息，但无法评估它是否与任务真正相关。
• 可伸缩性问题：大数据集会淹没RAG的检索方法，尤其是使用K-Nearest邻居（KNN）等技术。
• 数据依赖性：检索信息的质量直接影响抹布的输出。数据中的偏见或不准确性可能导致不可靠的响应。
• 大型数据集面临的挑战：对于抹布而言，存储和处理大量数据集可能很难影响检索速度和准确性。

未来范围

Geeta GPT的功能不仅限于Bhagavad Gita 。该体系结构可以扩展到与任何基于文本的文档或PDF一起使用，并开放了一系列可能性：

1. 扩展到其他宗教文本：适应系统以提供其他宗教或哲学文本的见解。
2. 学术论文：协助理解和总结学术论文或研究文件。
3. 技术手册：为技术文档和手册提供支持，使查找特定信息变得更加容易。
4. 法律文件：增强法律文本和合同的理解和可访问性。

许可证此项目已根据MIT许可证获得许可 - 有关详细信息，请参见许可证文件。

参考书目

• LLM型号：https：//gemini.google.com/
• 教程：https：//medium.com/