RAGBOT
RAGBotは、ReactフロントエンドとFastAPIバックエンドを組み合わせて強力なリアルタイムチャットインターフェースを作成するフルスタックアプリケーションです。このシステムは、効率的なドキュメント検索とクエリ応答のためにゼロから開発されたRetrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインを活用しています。
カテゴリーにリストされています:
テクノロジーGitHub人工知能
説明
RAGBotは、ReactフロントエンドとFastAPIバックエンドを組み合わせたフルスタックアプリケーションで、強力なリアルタイムチャットインターフェースを作成します。このシステムは、効率的な文書検索とクエリ応答のためにカスタム構築されたRetrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインを活用しています。
使い方 RAGBOT?
始めるには、リポジトリをクローンし、仮想環境を作成し、バックエンドとフロントエンドの依存関係をインストールします。バックエンドのFastAPIサーバーとフロントエンドのReact開発サーバーを起動してアプリケーションを使用します。
の主な機能 RAGBOT:
1️⃣
ファイルアップロード：ユーザーが簡単に文書をバックエンドにアップロードできるようにします。
2️⃣
文書チャンク化：文書を自動的に小さな管理可能なチャンクに分割し、より効率的な処理と分析を可能にします。
3️⃣
埋め込み生成：トランスフォーマーモデルを使用して、各文書チャンクの高品質な埋め込みを計算します。
4️⃣
類似性検索：文書チャンクをクエリし、入力クエリとのコサイン類似度に基づいて最も関連性の高いものを返します。
5️⃣
データベース統合：SQLiteとSQLAlchemyを使用して、ファイルメタデータ、チャンクデータ、および処理状況を保存します。
なぜ使用するのか RAGBOT?
| # | ユースケース | ステータス | |
|---|---|---|---|
| # 1 | ユーザーはチャットインターフェースにクエリを入力することでLLMと対話できます。 | ✅ | |
| # 2 | ユーザーは文書をアップロードでき、これらは処理され、将来の検索のために保存されます。 | ✅ | |
| # 3 | システムは文書のコレクションを効率的に検索することを可能にします。 | ✅ | |
開発者 RAGBOT?
このプロジェクトは、リアルタイムの文書検索とクエリ応答を高度なAI技術を使用して促進するためにこのアプリケーションを作成したデータサイエンティストのAnass MAJJIによって開発されました。