Giới Thiệu Ứng Dụng Chatbot RAG Sử Dụng Streamlit
Dự án này trình bày cách triển khai một chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) có khả năng nhận biết ngữ cảnh, sử dụng Streamlit để tạo giao diện người dùng thân thiện.
Chatbot được xây dựng dựa trên mô hình ngôn ngữ Mistral-7B-Instruct-v0.3, tích hợp với ChromaDB như một cơ sở dữ liệu vector, cho phép chatbot tìm kiếm và sử dụng thông tin từ các tài liệu đã tải lên để cung cấp câu trả lời chính xác và phù hợp.
Cài Đặt Hướng Dẫn và Thiết Lập Dự Án
Để cài đặt và thiết lập dự án, hãy làm theo các bước sau:
1. Sao chép (clone) kho lưu trữ (repository) dự án.
2. Di chuyển đến thư mục dự án.
3. Cài đặt các thư viện và gói phần mềm cần thiết.
4. Thiết lập mã thông báo (token) Hugging Face của bạn trong tệp cấu hình.
Sử Dụng Cách Ứng Dụng Chatbot
Khởi chạy ứng dụng chính bằng lệnh `streamlit run app.py` (thay `app.py` bằng tên file chính của bạn).
Hoặc, nếu đã triển khai trên Streamlit Cloud, truy cập ứng dụng qua đường dẫn được cung cấp.
Tương tác với chatbot thông qua giao diện web. Tải lên các tài liệu sử dụng phần 'Quản lý Tài liệu' và xử lý chúng để chatbot có thể sử dụng.
“Chatbot RAG giúp bạn khai thác tối đa sức mạnh của dữ liệu, cung cấp câu trả lời thông minh và chính xác.
AI Developer
Tính Năng Tương Tác
Khám phá các yếu tố hấp dẫn này
Tải Tài Liệu Lên
Dễ dàng tải lên các tài liệu của bạn để chatbot có thể học hỏi và trả lời dựa trên thông tin đó.
Phản Hồi về Câu Trả Lời
Cung cấp phản hồi để giúp cải thiện độ chính xác và phù hợp của chatbot.
Tính Năng Các Chính Của Chatbot
**Phản hồi theo ngữ cảnh:** Chatbot truy xuất các tài liệu liên quan từ cơ sở tri thức và sử dụng chúng để cung cấp các 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 nó 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 tri 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 của các phản hồi trong tương lai.
Cấu Hình và Thiết Lập Môi Trường
Lưu trữ mã thông báo Hugging Face của bạn trong tệp bí mật của Streamlit dưới dạng `HUGGINGFACE_API_TOKEN`.
Các tùy chọn cấu hình bổ sung có thể được tìm thấy trong tệp `config.py` hoặc tương tự (tùy thuộc vào cấu trúc dự án).