Beispiel: LangChain Streamlit Dokumentenchat 📄#

Beschreibung:

Diese auf Streamlit basierende Anwendung demonstriert einen KI-Chatbot, der von lokalen LLM- und Embedding-Modellen unterstützt wird.

Beteiligte Technik:

@ Xinference: Als Hosting-Dienst für LLM- und Embedding-Modelle

@ LangChain：Orchestrierung der gesamten Pipeline für Dokumentenverarbeitung und Fragebeantwortung.

@ Streamlit: Für interaktive Benutzeroberflächen

Detaillierte Erläuterung der Demonstrationsfunktion:

  • Streamlit-Benutzeroberfläche zum Hochladen von Textdateien, zur Verbesserung der Benutzerinteraktion.

  • Der Text wird in Blöcke aufgeteilt und mit Xinference eingebettet, um eine effiziente Verarbeitung zu ermöglichen.

  • Führen Sie eine Ähnlichkeitssuche im eingebetteten Text durch, um die relevanten Teile der Benutzeranfrage genau zu lokalisieren.

  • Nutzen Sie strukturierte Prompt-Vorlagen zur Interaktion mit dem LLM-Modell.

  • Xinference’s LLM verarbeitet Abfragen im Kontext des relevanten Dokumentationsabschnitts und liefert präzise Antworten.

  • Das System ermöglicht eine effektive, kontextsensitive Dokumentsuche und unterstützt Benutzer bei der effizienten Informationssuche.

Quellcode