🦜️🔗 チャトランチェーン

このリポジトリは、ローカルでホストされているチャットボットの実装であり、特にLangChainドキュメントに対する質問応答に重点を置いています。 LangChainとFastAPIで構築されています。

このアプリは、LangChainのストリーミングサポートと非同期APIを活用して、複数のユーザーのページをリアルタイムで更新します。

✅ ローカルでの実行

1. 依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt

2. LangChainドキュメントデータをベクターストアに取り込むために実行します(一度だけ実行する必要があります)。

   ingest.sh

   1. 他のドキュメントローダーを使用して、独自のデータをベクターストアにロードできます。
3. アプリを実行します。

   make start

   1. トレースを有効にするには、がローカルで実行されていることを確認し、 に渡します。その他のドキュメントについては、こちらを参照してください。

      langchain-server

      tracing=True

      get_chain

      main.py

4. ブラウザでローカルホスト:9000を開きます。

🚀重要なリンク

デプロイされたバージョン(まもなく更新予定):chat.langchain.dev

ハグフェイススペース(近日更新予定):huggingface.co/spaces/hwchase17/chat-langchain

ブログ記事:

• 最初の起動
• ストリーミングのサポート

📚技術的な説明

インジェストと質問応答の 2 つのコンポーネントがあります。

インジェストには次の手順があります。

1. ドキュメントサイトからhtmlを取得する
2. LangChainのReadTheDocs Loaderでhtmlをロードする
3. ラングチェーンのテキストスプリッターでドキュメントを分割する
4. LangChainのベクトルストアラッパー(OpenAIの埋め込みとFAISSベクトルストアを使用)を使用して、埋め込みのベクトルストアを作成します。

質問応答には次の手順があり、すべて ChatVectorDBChain によって処理されます。

1. チャット履歴と新しいユーザー入力を考慮して、スタンドアロンの質問が何であるかを決定します(GPT-3を使用)。
2. その独立した質問を考慮して、ベクターストアから関連ドキュメントを検索します。
3. スタンドアロンの質問と関連ドキュメントをGPT-3に渡して、最終的な回答を生成します。