ArXivChatGuru
🔧 उपकरणredis-developer
ArXiv शोध पत्रों से LangChain, OpenAI, Streamlit और Redis का उपयोग करके बातचीत करें।
ArXiv ChatGuru शैक्षणिक पत्रों के लिए एक पूर्ण RAG (पुनर्प्राप्ति-संवर्धित उत्पादन) पाइपलाइन प्रदर्शित करता है। यह ArXiv पेपर्स को इंगेस्ट करता है, उन्हें टुकड़ों में विभाजित करता है, OpenAI के माध्यम से एम्बेडिंग उत्पन्न करता है, और उन्हें Redis में एक वेक्टर डेटाबेस के रूप में संग्रहीत करता है। उपयोगकर्ता प्राकृतिक भाषा में प्रश्न पूछ सकते हैं, और ऐप वेक्टर समानता खोज का उपयोग करके प्रासंगिक पेपर अनुभागों को पुनर्प्राप्त करता है, फिर भाषा मॉडल के साथ उत्तर उत्पन्न करता है। Redis एक सिमैंटिक कैश के रूप में भी कार्य करता है, पिछले Q&A जोड़ों को संग्रहीत करके बार-बार प्रश्नों के लिए विलंबता और API लागत को कम करता है। UI Streamlit के साथ बनाया गया है, और LangChain पुनर्प्राप्ति और उत्पादन की श्रृंखला को व्यवस्थित करता है। यह परियोजना आधुनिक AI उपकरणों के साथ उत्पादन-तैयार RAG अनुप्रयोगों का निर्माण सीखने के लिए आदर्श है।
💡मुख्य बातें
- ├─ArXiv पेपर्स से बातचीत करें
- ├─Redis वेक्टर DB और सिमैंटिक कैश के रूप में
- └─LangChain और Streamlit के साथ निर्मित
🎯के लिए
- ├─AI शोधकर्ता
- ├─डेवलपर्स
- └─शिक्षाविद