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RAGBot ist eine Full-Stack-Anwendung, die ein React-Frontend mit einem FastAPI-Backend kombiniert, um eine leistungsstarke Echtzeit-Chat-Oberfläche zu schaffen. Das System nutzt eine von Grund auf neu entwickelte Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipeline für eine effiziente Dokumentenretrieval und Abfragebeantwortung.

Aufgeführt in Kategorien:

TechnologieGitHubKünstliche Intelligenz
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Beschreibung

RAGBot ist eine Fullstack-Anwendung, die ein React-Frontend mit einem FastAPI-Backend kombiniert, um eine leistungsstarke Echtzeit-Chat-Oberfläche zu schaffen. Das System nutzt eine maßgeschneiderte Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipeline für eine effiziente Dokumentenabrufung und Abfragebeantwortung.

Wie man benutzt RAGBOT?

Um zu beginnen, klonen Sie das Repository, erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und installieren Sie die Backend- und Frontend-Abhängigkeiten. Starten Sie den Backend-FastAPI-Server und den Frontend-React-Entwicklungsserver, um die Anwendung zu nutzen.

Hauptmerkmale von RAGBOT:

1️⃣

Datei-Upload: Ermöglicht es Benutzern, Dokumente einfach in das Backend hochzuladen.

2️⃣

Dokumententeilung: Teilt Dokumente automatisch in kleinere, handhabbare Teile für eine effizientere Verarbeitung und Analyse.

3️⃣

Einbettungsgenerierung: Verwendet Transformator-Modelle, um qualitativ hochwertige Einbettungen für jedes Dokumententeil zu berechnen.

4️⃣

Ähnlichkeitssuche: Ermöglicht das Abfragen von Dokumententeilen und gibt die relevantesten basierend auf der Kosinusähnlichkeit mit der Eingabeabfrage zurück.

5️⃣

Datenbankintegration: Verwendet SQLite und SQLAlchemy zur Speicherung von Dateimetadaten, Teil-Daten und Verarbeitungsstatus.

Warum könnte verwendet werden RAGBOT?

#AnwendungsfallStatus
# 1Benutzer können mit dem LLM interagieren, indem sie Abfragen in der Chat-Oberfläche eingeben.
# 2Benutzer können Dokumente hochladen, die verarbeitet und für zukünftige Abrufe gespeichert werden.
# 3Das System ermöglicht eine effiziente Suche durch eine Sammlung von Dokumenten.

Wer hat entwickelt RAGBOT?

Das Projekt wurde von Anass MAJJI, einem Datenwissenschaftler, entwickelt, der diese Anwendung geschaffen hat, um die Echtzeit-Dokumentenabrufung und Abfragebeantwortung mit fortschrittlichen KI-Techniken zu erleichtern.

FAQ von RAGBOT