Subscribe to get weekly email with the most promising tools 🚀

PROMOTED 👇

Mastering AI Assistants for User Experience Designers and Product Managers

Mastering AI Assistants for User Experience Designers and Product Managers

Harness them for user experience and product management artifacts and tasks. Learning these prompts will unlock new ways to streamline product discovery and get ideas in minutes instead of weeks.

Visit website

Want to promote your tool? Click here.

RAGBOT

Truy cập trang web

RAGBot là một ứng dụng full-stack kết hợp frontend React với backend FastAPI để tạo ra một giao diện trò chuyện thời gian thực mạnh mẽ. Hệ thống tận dụng một pipeline Tăng cường Tìm kiếm (RAG) được phát triển từ đầu để truy xuất tài liệu hiệu quả và trả lời truy vấn.

Liệt kê trong các danh mục:

Công nghệGitHubTrí tuệ nhân tạo
RAGBOT-image-0
RAGBOT-image-1
RAGBOT-image-2

Mô tả

RAGBot là một ứng dụng fullstack kết hợp giao diện frontend React với backend FastAPI để tạo ra một giao diện trò chuyện thời gian thực mạnh mẽ. Hệ thống tận dụng một pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) được xây dựng tùy chỉnh để truy xuất tài liệu và trả lời truy vấn một cách hiệu quả.

Cách sử dụng RAGBOT?

Để bắt đầu, hãy sao chép kho lưu trữ, tạo một môi trường ảo và cài đặt các phụ thuộc backend và frontend. Khởi động máy chủ FastAPI backend và máy chủ phát triển React frontend để bắt đầu sử dụng ứng dụng.

Tính năng chính của RAGBOT:

1️⃣

Tải Tệp: Cho phép người dùng dễ dàng tải lên tài liệu đến backend.

2️⃣

Chia Tài Liệu: Tự động chia tài liệu thành các phần nhỏ hơn để xử lý và phân tích hiệu quả hơn.

3️⃣

Tạo Nhúng: Sử dụng các mô hình transformer để tính toán các nhúng chất lượng cao cho mỗi phần tài liệu.

4️⃣

Tìm Kiếm Tương Tự: Cho phép truy vấn các phần tài liệu và trả về những phần liên quan nhất dựa trên độ tương đồng cosine với truy vấn đầu vào.

5️⃣

Tích Hợp Cơ Sở Dữ Liệu: Sử dụng SQLite và SQLAlchemy để lưu trữ siêu dữ liệu tệp, dữ liệu phần và trạng thái xử lý.

Tại sao nên sử dụng RAGBOT?

#Trường hợp sử dụngTrạng thái
# 1Người dùng có thể tương tác với LLM bằng cách gõ truy vấn trong giao diện trò chuyện.✅
# 2Người dùng có thể tải lên tài liệu sẽ được xử lý và lưu trữ để truy xuất trong tương lai.✅
# 3Hệ thống cho phép tìm kiếm hiệu quả qua một bộ sưu tập tài liệu.✅

Do ai phát triển RAGBOT?

Dự án được phát triển bởi Anass MAJJI, một nhà khoa học dữ liệu đã tạo ra ứng dụng này để tạo điều kiện cho việc truy xuất tài liệu và trả lời truy vấn thời gian thực bằng cách sử dụng các kỹ thuật AI tiên tiến.

Câu hỏi thường gặp RAGBOT