Giới Thiệu Ứng Dụng Chatbot RAG
Dự án này triển khai một chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) nhận biết ngữ cảnh, sử dụng Streamlit để tạo giao diện web tương tác.
Chatbot được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ Mistral-7B-Instruct-v0.3, tích hợp với ChromaDB làm cơ sở dữ liệu vector, giúp chatbot đưa ra câu trả lời chính xác và phù hợp.
“Chatbot RAG: Giải pháp thông minh cho tương tác tự động và truy vấn thông tin hiệu quả.
Content Alchemist
Cài Đặt Hướng Dẫn và Thiết Lập
Để cài đặt và thiết lập dự án, hãy làm theo các bước sau:
1. Sao chép kho lưu trữ (clone repository).
2. Điều hướng đến thư mục dự án.
3. Cài đặt các dependencies cần thiết.
4. Đặt Hugging Face token của bạn trong file cấu hình (Streamlit secrets).
Tương Tác Với Chatbot
Khám phá những tính năng thú vị
Sử Dụng Cách Chatbot RAG
Khởi chạy ứng dụng chính:
Tương tác với chatbot thông qua giao diện web.
Tải lên tài liệu bằng phần 'Quản lý tài liệu' và xử lý chúng để sử dụng trong chatbot.
Tính Năng Các Nổi Bật
**Phản hồi theo ngữ cảnh:** Chatbot truy xuất các tài liệu liên quan từ cơ sở kiến thức và sử dụng chúng để cung cấp phản hồi theo ngữ cảnh cho các truy vấn của người dùng.
**Lịch sử hội thoại:** Chatbot duy trì lịch sử hội thoại, cho phép tham khảo và xây dựng dựa trên các tương tác trước đó.
**Quản lý tài liệu:** Ứng dụng cung cấp giao diện quản lý tài liệu, cho phép người dùng tải lên và lưu trữ các tài liệu mới trong cơ sở kiến thức.
**Cơ chế phản hồi:** Người dùng có thể cung cấp phản hồi về các phản hồi của chatbot, được sử dụng để cải thiện chất lượng các phản hồi trong tương lai.
Cấu Hình Tùy Chỉnh
Lưu trữ Hugging Face token của bạn trong tệp bí mật Streamlit dưới dạng . Các tùy chọn cấu hình bổ sung có thể được tìm thấy trong tệp cấu hình.