Beispiel: PDF-Chatbot 📚#

Beschreibung:

Dieses Beispiel zeigt, wie man mit lokalen LLM- und Embedding-Modellen einen PDF-Chatbot erstellt.

Betroffene Technologien:

@ Xinference als Hosting-Dienst für LLM-Modelle

@ LlamaIndex wird zur Orchestrierung der gesamten RAG-Pipeline verwendet.

@ Streamlit wird für die interaktive Benutzeroberfläche verwendet.

Detaillierte Erläuterung der Demonstrationsfunktion:

  • Ein Dockerfile wurde erstellt, wodurch der Bereitstellungsprozess mit Docker vereinfacht und eine einfache Reproduzierbarkeit sichergestellt wird.

  • Verwenden Sie Xinference, um das LLM- und das Embedding-Modell zu starten und legen Sie zwei Ports offen, um darauf zuzugreifen.

  • Implementieren Sie nahtloses Datei-Upload und interaktive Kommunikation mit der Chat-Engine mit Streamlit.

  • Die Dokumenten-Embedding-Geschwindigkeit ist 5-mal schneller als die OpenAI-API.

  • Nutzung der Leistungsfähigkeit von GGML, um Modelle auf der GPU auszuführen, um Beschleunigung zu gewährleisten und Wartezeiten auf Ergebnisse zu verkürzen.

Quellcode