“`html
Представьте себе личного чат-бота
Он может отвечать на вопросы прямо из ваших документов — будь то PDF, научные статьи или книги. С помощью технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG) это не только возможно, но и легко реализуемо.
Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
RAG — это архитектура ИИ, которая улучшает возможности больших языковых моделей (LLM), интегрируя систему поиска информации. Это позволяет получать актуальные данные из внешних источников, что делает ответы более точными и контекстуальными.
Практические шаги для создания чат-бота
- Установка Python: Убедитесь, что у вас установлен Python 3.9 или выше.
- Получение API-ключа Groq: Зарегистрируйтесь на сайте Groq и создайте API-ключ.
- Установка зависимостей: Установите необходимые библиотеки с помощью команды:
pip install langchain langchain-community langchain-groq gradio sentence-transformers PyPDF2 chromadb
- Загрузка PDF: Скачайте PDF с информацией о болезнях и сохраните его в директории проекта.
- Извлечение текста из PDF: Используйте библиотеку PyPDF2 для извлечения текста.
- Разделение текста на части: Делите длинные документы на более мелкие части для удобства обработки.
- Создание векторного хранилища: Используйте Chroma для хранения текстовых частей.
- Инициализация языковой модели Groq: Установите API-ключ и инициализируйте модель.
- Создание цепочки извлечения: Свяжите языковую модель и векторное хранилище.
- Реализация логики чат-бота: Определите логику для поддержания истории беседы и генерации ответов.
- Создание пользовательского интерфейса: Используйте Gradio для взаимодействия с чат-ботом.
Запуск кода
Сохраните скрипт как app.py и запустите его командой:
python app.py
Поздравляем! Вы создали чат-бота, который может отвечать на вопросы из ваших документов.
Дальнейшие шаги
Вы можете улучшить функциональность чат-бота, добавив:
- Расширенное векторное хранилище: Используйте другие базы данных для масштабируемости.
- Тонко настроенные модели: Экспериментируйте с моделями для повышения точности.
- Поддержка нескольких документов: Расширьте систему для работы с несколькими документами.
- Улучшенное управление контекстом: Оптимизируйте логику беседы для более длинных историй.
- Пользовательский интерфейс: Создайте более продвинутый интерфейс с улучшенным дизайном.
Заключение
Вы успешно создали чат-бота на основе документов с использованием Groq и LangChain. Экспериментируйте с улучшениями и создавайте что-то удивительное!
Ресурсы
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, грамотно используйте технологии, подобные RAG.
Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определяйте ключевые показатели эффективности и подбирайте подходящие решения.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на отдел продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
