QnA With RAG

qna-with-rag

？项目描述

QNA-With-rag是一个全堆栈应用程序，它将文本文档转换为大型语言模型（LLMS）的上下文，以参考聊天期间。您可以轻松添加，删除文档并创建多个知识库。

目的和目标

该项目旨在使用OpenAI API创建一个可以生产的聊天机器人。它结合了VectordB和Langsmith以增强其功能。

使用的技术

特征

• 与文本文件聊天
• 流聊天
• 上传多个文本文件
• 维护矢量数据库（添加/删除文件）
• Chromadb的静态API令牌身份验证
• 创建多个知识库

应用流

？演示

在此处观看应用程序的演示。

未来的发展

未来更新将包括：

• React.js前端集成
• 增强的Chromadb功能（过滤，搜索）
• 聊天机器人的内存功能

▶q安装和设置

1. 克隆存储库

   git clone [email protected]:Ja-yy/QnA-With-RAG.git

2. 设置环境变量

   创建一个带有以下内容的.env文件：

    OPENAI_API_KEY='<your_open_ai_key>'
   EMBEDDING_MODEL='text-embedding-ada-002'
   CHAT_MODEL='gpt-3.5-turbo'
   TEMPERATURE=0
   MAX_RETRIES=2
   REQUEST_TIMEOUT=15
   
   CHROMADB_HOST="chromadb"
   CHROMADB_PORT="8000"
   
   CHROMA_SERVER_AUTH_CREDENTIALS="<test-token>"
   CHROMA_SERVER_AUTH_CREDENTIALS_PROVIDER="chromadb.auth.token.TokenConfigServerAuthCredentialsProvider"
   CHROMA_SERVER_AUTH_PROVIDER="chromadb.auth.token.TokenAuthServerProvider"
   CHROMA_SERVER_AUTH_TOKEN_TRANSPORT_HEADER="AUTHORIZATION"
   

3. 构建并运行应用程序

   执行以下命令：

   docker-compose up -d --build

4. 访问应用程序

   打开您的Web浏览器，然后转到Localhost开始使用该应用程序。

5. NGINX配置

   • NGINX充当反向代理，将请求路由到适当的服务并处理HTTPS（如果配置）。
   • 确保在nginx目录中正确设置您的NGINX配置文件，以获得最佳性能。

？常见问题

• 如果我遇到问题，该怎么办？

  • 使用docker-compose logs检查日志是否有故障排除。

• 我该如何贡献？

  • 请随时打开问题或在Github上提交拉动请求！

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