Ejemplo: LangChain Streamlit Document Chat 📄#

Descripción:

Esta aplicación basada en Streamlit demuestra un chatbot de IA impulsado por modelos LLM locales y de embedding.

Tecnología involucrada:

@ Xinference: como servicio de alojamiento de modelos LLM y embedding

@ LangChain: orquesta el pipeline completo de procesamiento de documentos y respuesta a consultas.

@ Streamlit： utilizado para interfaces de usuario interactivas.

Descripción detallada de la función de demostración:

  • Interfaz de usuario de Streamlit para cargar archivos de texto, mejorando la interacción del usuario.

  • El texto se divide en fragmentos y se utiliza Xinference para realizar la operación de embedding, con el fin de lograr un procesamiento eficiente.

  • Realice una búsqueda de similitud en el texto incrustado para localizar con precisión las partes relevantes de la consulta del usuario.

  • Usa plantillas de prompts estructuradas para interactuar con el modelo LLM.

  • Xinference procesa las consultas de LLM en el contexto de la sección de documentación relevante, proporcionando respuestas precisas.

  • El sistema implementa una búsqueda de documentos efectiva y sensible al contexto, ayudando a los usuarios a realizar una recuperación eficiente de información.

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