RAGBOT
RAGBot é um aplicativo full-stack que combina um frontend React com um backend FastAPI para criar uma poderosa interface de chat em tempo real. O sistema aproveita um pipeline de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) desenvolvido do zero para recuperação eficiente de documentos e resposta a consultas.
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TecnologiaGitHubInteligência artificial
Descrição
RAGBot é uma aplicação fullstack que combina um frontend React com um backend FastAPI para criar uma poderosa interface de chat em tempo real. O sistema utiliza um pipeline de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) personalizado para recuperação eficiente de documentos e resposta a consultas.
Como usar RAGBOT?
Para começar, clone o repositório, crie um ambiente virtual e instale as dependências do backend e do frontend. Inicie o servidor FastAPI do backend e o servidor de desenvolvimento React do frontend para começar a usar a aplicação.
Recursos principais de RAGBOT:
1️⃣
Upload de Arquivo: Permite que os usuários façam upload de documentos facilmente para o backend.
2️⃣
Divisão de Documentos: Divide automaticamente documentos em partes menores e gerenciáveis para um processamento e análise mais eficientes.
3️⃣
Geração de Embeddings: Usa modelos de transformadores para calcular embeddings de alta qualidade para cada parte do documento.
4️⃣
Busca por Similaridade: Permite consultar partes de documentos e retorna as mais relevantes com base na similaridade coseno com a consulta de entrada.
5️⃣
Integração com Banco de Dados: Usa SQLite e SQLAlchemy para armazenar metadados de arquivos, dados de partes e status de processamento.
Por que usar RAGBOT?
| # | Caso de uso | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Os usuários podem interagir com o LLM digitando consultas na interface de chat. | ✅ | |
| # 2 | Os usuários podem fazer upload de documentos que serão processados e armazenados para recuperação futura. | ✅ | |
| # 3 | O sistema permite uma busca eficiente através de uma coleção de documentos. | ✅ | |
Desenvolvido por RAGBOT?
O projeto é desenvolvido por Anass MAJJI, um cientista de dados que criou esta aplicação para facilitar a recuperação de documentos em tempo real e a resposta a consultas usando técnicas avançadas de IA.