RAG-GPT: Общайтесь в чате с вашими документами и обобщайте длинные PDF-файлы с помощью GPT и Langchain-Полная разработка

• Видео посвящено расширенному поколению поиска в LLM 200.  

• Будет создан чат-бот ragpt с использованием четырех библиотек.  

• Демонстрация чат-бота и репозитория GitHub.  

• Три метода для разработки системы rag.  

• Описание проекта и его функций.  

• Чат-бот может подключаться к векторной базе данных и загружать документы.  

• Чат-бот извлекает релевантный контент из векторной базы данных.  

• Пример с вопросами о PDF-файлах.  

• Возможность загрузки документов во время общения с чат-ботом.  

• Чат-бот может предоставлять резюме PDF-файлов.  

• Пример с документом о трансформаторе.  

• Демонстрация работы чат-бота с PDF-файлами.  

• Описание репозитория на GitHub.  

• Инструкции по запуску проекта.  

• Ключевые библиотеки и версии.  

• Подготовка векторной базы данных.  

• Разбиение документов на фрагменты.  

• Поиск релевантного контента.  

• Подготовка данных для языковой модели.  

• Входные данные включают содержимое и запрос пользователя.  

• Возможность добавления истории чата.  

• Обычная тряпичная техника.  

• Поиск предложений.  

• Поиск с автоматическим объединением.  

• Подготовка документа: разделение на части с перекрытием фрагментов.  

• Модель понимает взаимосвязь между фрагментами.  

• Эффективность метода для чистых документов.  

• Фрагменты рассматриваются как предложения.  

• Передача нескольких предложений для лучшего ответа.  

• Концепция предоставления релевантного контента для языковой модели.  

• Разделение документа на дочерние узлы.  

• Включение отсутствующих дочерних узлов для лучшего понимания.  

• Преимущества для языковой модели и пользователя.  

• Подготовка данных и создание векторной базы данных.  

• Чат-бот для обработки документов и создания вопросов.  

• Возможность загрузки документов и создания векторной базы данных на лету.  

• Векторный поиск и извлечение контента.  

• Подготовка входных данных для языковой модели.  

• Подведение итогов и создание краткого изложения PDF-файлов.  

• Проблемы с длиной контекста и количеством вызовов API.  

• Решение для больших PDF-файлов и документов.  

• Успешное использование 15-страничного PDF-файла.  

• Папка config с конфигурациями и настройками.  

• Папка data с документами и лекциями.  

• Возможность изменения температуры языковых моделей.  

• Подготовка трех документов для векторной базы данных.  

• Использование двух PDF-файлов для примеров и одного для краткого изложения.  

• Создание папки с векторной базой данных и обработанной папкой.  

• Обработанная папка содержит векторную базу данных из одного файла.  

• Загруженная папка содержит векторную базу данных из PDF-файлов.  

• Исходная папка содержит коды для запуска чат-бота и утилиты для внутренней части.  

• Обработка офлайн-документов и подготовка векторной базы данных.  

• Необходимость функций для загрузки документов, разбиения на фрагменты и встраивания фрагментов.  

• Создание и сохранение векторной базы данных.  

• Объяснение работы векторной базы данных и встраивания фрагментов.  

• Сохранение вложений и соответствующего фрагмента в векторной базе данных.  

• Использование векторного поиска для семантической связи внутри текста.  

• Четыре шага для создания векторной базы данных.  

• Использование класса prepare vector database для выполнения этих шагов.  

• Настройка параметров, таких как размер фрагмента и перекрытие фрагментов.  

• Создание фрагментированных документов из PDF-файлов.  

• Использование содержимого страницы и метаданных для создания фрагментов.  

• Передача фрагментов в модель встраивания для создания вложений.  

• Передача фрагментов в модель встраивания и создание вложений.  

• Создание векторной базы данных и сохранение её в облаке или на локальном компьютере.  

• Печать полезной информации о загруженных документах и фрагментах.  

• Создание векторной базы данных для чат-бота.  

• Печать информации о загруженных документах и фрагментах.  

• Подготовка чат-бота для общения с документами.  

• Получение запроса и передача его во встраиваемую модель.  

• Выполнение векторного поиска и извлечение содержимого.  

• Подготовка входных данных для языковой модели с полученным содержимым.  

• Создание конвейера в терминале для интерактивного тестирования.  

• Доступ к большой языковой модели и векторной базе данных.  

• Получение запроса пользователя и выполнение встраивания.  

• Извлечение главного содержимого с наивысшим баллом.  

• Подготовка входных данных для модели, включая запрос и извлеченное содержимое.  

• Инструкция для модели, разработанная для чат-бота.  

• Избегание использования собственных знаний модели.  

• Проектирование приглашения и входных данных для модели.  

• Создание экземпляра базы данных и модели встраивания.  

• Получение запроса пользователя и подготовка его для модели.  

• Выполнение векторного поиска и очистка документов перед передачей в модель.  

• Проверка и очистка документов для удобочитаемости.  

• Выполнение Python-кода для тестирования конвейера.  

• Получение ответа от модели и проверка его правильности.  

• Разработка пользовательского интерфейса для подключения к серверной части.  

• Импорт и настройка пользовательского интерфейса.  

• Реализация боковой панели и кнопки обратной связи.  

• Подготовка пользовательского интерфейса для взаимодействия с чат-ботом.  

• Функция ответа для взаимодействия с чат-ботом.  

• Обработка загруженных файлов и подключение к векторной базе данных.  

• Переключение между двумя векторными базами данных для разных типов данных.  

• Проверка существования векторной базы данных.  

• Загрузка векторной базы данных перед запуском чат-бота.  

• Использование радио для печати результатов.  

• Получение ответа от модели и добавление его в чат-бот.  

• Использование gradio для печати запроса и ответа модели.  

• Создание боковой панели для отображения документов.  

• Проблемы с отображением документов в пользовательском интерфейсе.  

• Создание собственной боковой панели с Markdown.  

• Добавление ссылок на порт 8000 для отображения документов.  

• Запуск приложения Python с исходным кодом rag gpt.  

• Проверка работы чат-бота с векторной базой данных.  

• Тестирование вопросов и получение ответов из документов.  

• Пример вопроса о продуктивности и эмоциональном выгорании.  

• Получение ответа из документа и его проверка.  

• Вопросы о модели трансформатора видения и её архитектуре.  

• Модель клипа и её архитектура.  

• Проблемы с объемом информации в GPT-3.5.  

• Входные данные языковой модели и их влияние на ответы.  

• Важность экспериментов с настройками языковой модели.  

• Влияние размера фрагментов и их перекрытия на производительность.  

• Рекомендации по тестированию различных моделей и конфигураций.  

• Загрузка и обработка документов для чат-бота.  

• Создание новой векторной базы данных для загруженного документа.  

• Пример обработки документа с вымышленными историями.  

• Пример ответа на вопрос о красной рыбе из загруженного документа.  

• Проблемы и решения для улучшения системы.  

• Подведение итогов и демонстрация работы системы.  

• Пользователь может выбрать функциональность: предварительно обработанная собака, процесс загрузки собаки для rag, полная сводка загрузки gif-файла с собакой.  

• Выпадающий список используется для определения обработки файла.  

• Пользователь выбирает между обработкой для rag или полным резюме.  

• Загруженный документ передается в функцию для получения сводки.  

• Пользователь нажимает кнопку "Загрузить", и документ загружается в список.  

• Каждая страница документа передается в модель GPT для получения сводки.  

• Создается цикл для передачи каждой страницы в модель GPT.  

• Получаются сводки для каждой страницы, которые затем передаются в другую модель GPT для создания итогового резюме.  

• Вводятся ограничения на контекст для модели GPT.  

• Используется порог для токенов, чтобы избежать превышения лимита.  

• Пользователь выбирает каталог файлов для PDF-файла.  

• Модель GPT используется для подведения итогов каждой страницы.  

• Вторая модель GPT получает исчерпывающее резюме всего документа.  

• Модель GPT получает страницы с совпадением символов для лучшего понимания.  

• Добавляются последние 100 символов с предыдущей страницы и немного текста со следующей страницы.  

• Полное резюме создается на основе первой модели GPT.  

• Вторая модель GPT получает все резюме для создания окончательного резюме.  

• Демонстрация работы системы на примере трех историй.  

• Модель понимает, что есть три разные истории, и предоставляет краткое изложение каждой из них.  

• Статья представляет новую сетевую архитектуру под названием transformer.  

• Модель подходит для анализа избирательных округов и других задач.  

• Обсуждаются характеристики различных вариантов архитектуры transformer.  

• Код для обучения и оценки доступен на GitHub.  

• Чат-бот может взаимодействовать с векторными базами данных и пользователями.  

• Возможность загрузки и передачи документов.  

• Выбор модели и обучение языковой модели важны.  

• Настройки LLM, температура, ограничения токенов и другие параметры.  

• Длина контекста и количество вызовов API.  

• Выбор техники выполнения стойки и её эффективность.  

• Настройки размера блока и перекрытия.  

• Важность памяти и конфиденциальности для записи ответов модели и запросов пользователей.  

• Проведение множества тестов для проверки работы системы.  

• Утечка данных и аутентификация как важные аспекты безопасности.  

• Особые случаи и сценарии, требующие тонких настроек языковой модели.  

• Важность мониторинга и ведения журнала.  

• Обратная связь и память как ключевые аспекты для развертывания чат-бота.  

• В следующем видео будет создан чат-бот с использованием функции вызова функций в языковых моделях.