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ALP

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ALP

概述

ALP是一種開源的，基於知識的對話AI系統，旨在產生源自外部來源的相關信息的響應。 ？

ALP允許您建立一個與聊天機器人互動時可以查詢的大型知識庫。基於相似性的上下文構造可以更好地了解從數據庫中提取的材料。聊天機器人具有無限的對話記憶以及將對話和源嵌入到JSON格式的能力。

ALP在本地SQLite數據庫中維護對話歷史記錄和嵌入？。結果，文檔上傳和嵌入過程僅需要一次，使用戶能夠無縫恢復對話。

ALP旨在通過Localhost運行。您所需要的只是Python和幾個命令來設置環境。隨意叉，探索代碼並適應您的需求嗎？

ChangElog

20240815-模型列表更新為： gpt-4o' ， gpt-4o-mini
20231226- gpt-4-1106-preview添加為默認生成模型。用戶可以在prod_model中更改為./lib/params.py。收集創建頁面計數錯誤修復。
20230911-在./static/data/simulacra.json中定義自定義代理行為，然後從下拉菜單中選擇會話管理器中。
20230406 -Fug -Fix阻止程序在/static/data/dbs/下初始化數據庫;需求.txt修復
20230705-新數據模型，基於Sbert的嵌入
20230411-界面升級，UX改進，錯誤串
20230405-程序存儲轉換歷史記錄

介紹

ALP通過使用檢索增強方法提高了基於GPT模型相對於給定PDF文檔的響應的準確性。這種方法確保最相關的上下文始終傳遞給模型。 ALP背後的目的是協助探索研究論文，書籍和筆記的壓倒性知識庫，從而更容易訪問和消化內容。

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

特徵

會話研究助理：與PDF文件集合中的信息互動並獲取信息。
無限的對話記憶：保留以前對話的信息，以獲取上下文感知的響應。
回到過去的對話中：接您的對話，然後在您留下的地方進行對話。
靈活的數據模型：允許在一個會話中與多個文檔進行對話。
使用開源模型：句子轉換器允許無需成本和快速的文本嵌入。
支持長文件：上傳書籍和其他冗長的PDF。
檢索增強：利用檢索增強技術以提高準確性。在這裡閱讀更多。
定義您自己的代理行為：設置系統消息，以./static/data/simulacra.json定義您的代理。然後，您可以輕鬆調整HTML表單以從下拉菜單中選擇名稱。
本地部署：在機器上本地旋轉ALP。
JSON導出：導出對話作為JSON文件。
開源：代碼是您的讀取，測試，打破和構建的代碼。

安裝

要在本地機器上設置ALP，請按照以下步驟：

安裝Python：

確保您在計算機上安裝了Python。我推薦Anaconda進行簡單的設置。

重要： ALP在Python 3.10上運行

叉子和克隆存儲庫：

將倉庫克隆在命令行中：

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

創建虛擬環境並激活它：

從ALP/本地目錄中調用以下命令

對於Bash中的Linux用戶：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

對於CMD中的Windows用戶：

 python -m venv venv
venvScriptsactivate.bat

這應該創建ALP/ VENV/目錄並激活虛擬環境。自然，您可以使用其他程序來處理VirtualEnvs。

將所需的依賴項安裝到虛擬環境中：

pip install -r requirements.txt

配置

默認情況下，ALP在localhost中運行。它需要API鍵通過打開的AI API與GPT模型連接。在ALP/ Directory中，創建一個API_KEY.TXT並在此粘貼API鍵。確保將API_KEY.TXT添加到您的.gitignore文件中，以免洩漏到github。您可以在此處獲取打開的AI API密鑰https://platform.openai.com

用法

運行ALP應用程序：

python alp.py

訪問應用程序：

該應用應在默認的Web瀏覽器中打開。如果沒有，請導航到http：// localhost：5000。首次使用涉及在ALP/static/data/dbs/下創建app.db文件。這是您的SQLite數據庫文件，它將保存對話歷史記錄和嵌入。此外，該腳本將通過擁抱面部存儲庫將“ Multi-QA-Minilm-L6-COS-V1” （80 MB）下載到PC上。它將在第一次啟動時自動發生。

開始使用ALP：

ALP應用程序接口由幾個部分組成：

集線器允許您在“集合”下創建新的集合或在“會話”下創建/繼續對話會話。
Collections Manager：通過指定名稱並上傳PDF文件來創建一個新集合。
會話經理：
- 通過從下拉列表中選擇並點擊“開始”來繼續現有會話。
- 還通過定義其名稱並選擇鏈接到會話的集合來創建新的會話。
- 為對話選擇預定義的代理角色。還為歷史聊天而作品。
會話窗口：與鏈接到會話的集合與GPT模型交談。每次在用戶查詢和集合的嵌入之間計算相似性分數時，在程序的控制台中打印了大多數相似數據源的列表。這些來源將作為上下文傳遞，並將用戶的問題傳遞給GPT模型。