RAGBOT
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
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?
| # | Anwendungsfall | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Benutzer können mit dem LLM interagieren, indem sie Abfragen in der Chat-Oberfläche eingeben. | ✅ | |
| # 2 | Benutzer können Dokumente hochladen, die verarbeitet und für zukünftige Abrufe gespeichert werden. | ✅ | |
| # 3 | Das 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.