«`html
Представьте себе личного чат-бота, который может отвечать на вопросы напрямую из ваших документов
Это могут быть PDF-файлы, научные статьи или книги. С помощью Retrieval-Augmented Generation (RAG) это возможно и легко реализуемо. В этом руководстве мы научимся создавать чат-бота, который взаимодействует с вашими документами, как, например, PDF.
Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это архитектура ИИ, которая улучшает возможности больших языковых моделей (LLMs), интегрируя систему поиска информации. Эта система извлекает актуальные данные из внешних источников, что позволяет LLM генерировать более точные и контекстно-уместные ответы.
Практические шаги по созданию чат-бота
Шаг 1: Установите Python и необходимые библиотеки
Убедитесь, что на вашем компьютере установлен Python 3.9 и выше. Затем установите необходимые библиотеки с помощью команды:
pip install langchain langchain-community langchain-groq gradio sentence-transformers PyPDF2 chromadbШаг 2: Извлечение текста из PDF
Используйте библиотеку PyPDF2 для извлечения текста из PDF. Это поможет получить информацию о болезнях, их симптомах и лечении.
Шаг 3: Разделение текста на части
Длинные документы следует разбить на более мелкие части для удобства обработки.
Шаг 4: Создание векторного хранилища
Используйте Chroma для хранения текстовых частей в векторной базе данных.
Шаг 5: Инициализация языковой модели Groq
Установите ключ API для использования языковой модели Groq.
Шаг 6: Создание цепочки извлечения информации
Свяжите языковую модель с векторной базой данных, используя LangChain.
Шаг 7: Реализация логики чат-бота
Определите логику для поддержания истории общения и генерации ответов.
Шаг 8: Создание пользовательского интерфейса с Gradio
Создайте интерфейс, чтобы общаться с чат-ботом.
Запуск кода
Сохраните скрипт и запустите его. Вы сможете взаимодействовать с вашим документом через интерфейс Gradio.
Расширение возможностей чат-бота
Вы можете улучшить функционал чат-бота, добавив поддержку нескольких документов, улучшив обработку контекста или создавая более продуманный пользовательский интерфейс.
Поздравляем!
Вы успешно создали чат-бота на основе документов с использованием Groq и LangChain. Экспериментируйте с улучшениями и создайте что-то удивительное!
Как развить свою компанию с помощью ИИ
Используйте Retrieval-Augmented Generation (RAG) для улучшения работы вашей компании. Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где можно применять автоматизацию. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов. На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.
Попробуйте AI Sales Bot. Это ИИ-ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании!
«`
