遇到MulteDDF聊天AI應用程序!使用Langchain,Google Gemini Pro和Faiss Vector DB與多個PDF無縫聊天,並無縫簡化部署。從很棒的Google Gemini OpenSource語言模型中獲取即時,準確的響應。立即改變您的PDF體驗!
Multi-PDF的聊天代理是一種基於簡化的Web應用程序,旨在促進與聊天機器人進行交互式對話。該應用程序允許用戶上傳多個PDF文檔,從中提取文本信息,並使用此提取的內容訓練聊天機器人。然後,用戶可以與聊天機器人進行實時對話。
在簡化上啟動應用程序


該應用程序遵循以下步驟,以提供對您的問題的回答:
PDF加載:該應用程序讀取多個PDF文檔並提取其文本內容。
文本塊:提取的文本分為可以有效處理的較小塊。
語言模型:該應用程序利用語言模型來生成文本塊的向量表示(嵌入)。
相似性匹配:當您提出一個問題時,該應用程序將其與文本塊進行比較,並標識最相似的文本。
響應生成:所選塊傳遞給語言模型,該模型基於PDF的相關內容生成響應。

自適應塊:我們的滑動窗口塊技術可以動態調整窗口的大小和位置,以基於數據複雜性和上下文平衡細粒度和粗粒的數據訪問。
多文件對話質量質量檢查:同時支持多個文檔跨多個文檔的簡單和多跳的查詢,從而打破了單文件限制。
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,人類Claude,Llama2和其他開源LLM。

.env文件加載環境變量的庫。這通常用於存儲代碼之外的配置設置,API密鑰和其他敏感信息。
克隆存儲庫:
git clone https://github.com/GURPREETKAURJETHRA/Multi-PDFs_ChatApp_AI-Agent.git
安裝所需的Python軟件包:
pip install -r requirements.txt
通過https://makersuite.google.com/app/apikey設置Google API密鑰,通過在項目的根目錄中創建一個.env文件,並具有以下內容:
GOOGLE_API_KEY =<your-api-key-here>
運行簡化應用程序:
streamlit run app.py
要使用Multi-PDF-S Chatapp AI代理?您可以通過單擊此鏈接來瞥見外觀:shatlit上的啟動應用程序。要運行應用程序,請分叉應用程序並按照以下步驟開始使用它。使用側邊欄上傳PDF文件並訓練聊天機器人。經過培訓後,您可以通過在文本輸入字段中輸入問題來與聊天機器人進行對話。
如果您想在系統上運行和實施項目,請按照以下步驟操作:
.env文件(必須)。app.py文件。執行以下命令: streamlit run app.py
該應用程序將使用對話AI根據上傳文檔的內容提供響應。響應將顯示在聊天接口中。
根據MIT許可分發。有關更多信息,請參見LICENSE 。