ask discord

詢問discord

大火快速搜索不和諧頻道

概述

ask-discord使用戶可以通過語義搜索Discord消息的數據集搜索。有兩個主要搜索模式：

1. RAW ：根據ANN和余弦相似性顯示最相似的消息。
2. LLM ：將原始結果饋入LLM，以生成類似聊天機器人的響應。

入門

先決條件

• Docker
• OpenAI API鍵
• Milvus 2.4.4
• Python 3.12.3

安裝

1. 克隆存儲庫：

   git clone https://github.com/yourusername/ask-discord.git
   cd ask-discord

2. 安裝依賴項：

   pip install -r requirements.txt

3. 設置環境變量：在根目錄中創建一個.env文件，並添加您的OpenAI API密鑰：

    OPENAI_KEY = your_openai_api_key

4. 啟動Milvus ：遵循MILVUS安裝指南進行設置並啟動Milvus。 （需要最近的Docker安裝）

運行應用程序

1. 生成數據：使用Discord聊天出口商下載感興趣的渠道。如果您難以獲取令牌和頻道ID，請閱讀本指南。這不是認可，因為下載頻道可能會違反Discord Tos。

2. 加載數據：確保JSON數據文件處於configs中指定的正確路徑中。如果需要，請修改主文件中的路徑。

3. 運行簡化應用程序：

   streamlit run ask-discord.py

4. 訪問應用程序：打開您的Web瀏覽器，然後訪問http://localhost:8501 。

文件

項目文件

• ask-discord.py ：簡化應用程序的主要入口點。它初始化了配置，連接到Milvus和OpenAI，並設置數據庫和聊天機器人。
• load_data.py ：處理JSON DISCORD數據的加載和處理，並管理Milvus Collection。
• chatbot.py ：包含Chatbot機器人類，該類處理查詢米爾弗斯並與RAW/LLM模式進行交互。

配置

配置通過ask-discord.py中的字典進行管理。其中包括：

• OPENAI_CLIENT ：OpenAI客戶端實例。
• CHAT_MODEL ：用於聊天的模型（例如， gpt-4o ）。
• EMBEDDING_MODEL ：用於生成嵌入的模型。
• JSON_DATA_PATH ：JSON數據文件的路徑。
• EMBEDDING_DIMENSIONS ：矢量尺寸。
• MAX_MESSAGE_LENGTH ：要考慮的消息中的字符數量最大數量。
• MIN_MESSAGE_LENGTH ：要考慮的消息中字符數量的最小數量。
• COLLECTION_NAME ：Milvus Collection的名稱。
• MAX_SIMILAR_EXAMPLES ：要檢索的類似消息的最大數量。
• SIMILARITY_SCORE_CUTOFF ：相似性得分的截止。

貢獻

歡迎捐款！請提交拉動請求或打開問題以討論任何更改。

執照

該項目已根據MIT許可獲得許可。有關更多詳細信息，請參見許可證文件。

致謝

• Discord聊天出口商