document answer langchain pinecone openai

مستند الرد مع Langchain و Pinecone و Openai

يوفر Langchain تكاملًا سهلاً للاستخدام لمعالجة المستندات والاستعلام عنها مع تضمينات Pinecone و Openai. باستخدام هذا المستودع ، يمكنك تحميل PDF ، وتقسيم محتوياته ، وإنشاء التضمينات ، وإنشاء نظام إجابة للأسئلة باستخدام الأدوات المذكورة أعلاه.

هيكل المستودع:

• embbeding_doc.py : البرنامج النصي الأساسي لتحميل PDF ، وتقسيم محتواه ، وتوليد التضمينات باستخدام Openai ، وحفظها مع pinecone.
• constants.py : يحمل الثوابت المستخدمة عبر المستودع.
• app.py : تطبيق مبسط يسمح لك بالاستعلام عن المستندات المدمجة باستخدام سلسلة إجابة أسئلة.

متطلبات:

1. بيثون 3+
2. مفتاح API Pinecone
3. مفتاح API Openai
4. التدفق
5. الوحدات النمطية المطلوبة كما هو موضح في الكود (على سبيل المثال ، Langchain ، Pinecone)

بداية سريعة:

1. إعداد التكوين :

   • يجب عليك إنشاء ملف config.py يحدد ما يلي:

      OPENAI_API_KEY = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'
     PINECONE_API_KEY = 'YOUR_PINECONE_API_KEY'
     PINECONE_API_ENVIRONMENT = 'YOUR_PINECONE_ENVIRONMENT'

2. تشغيل embbeding_doc.py :

   • سيؤدي ذلك إلى تحميل PDF المقدم ، وتقسيم محتواه ، وإنشاء التضمينات ، وحفظها إلى pinecone.

     $ python embbeding_doc.py

3. ابدأ تطبيق SPEREMLIT :

   • استخدم StreamLit لتشغيل البرنامج النصي app.py

     $ streamlit run app.py

   • بمجرد تشغيل التطبيق ، يمكنك إدخال الأسئلة المتعلقة بمحتوى PDF ، وسيوفر الإجابات ذات الصلة باستخدام التضمينات التي تم إنشاؤها وسلسلة الإجابة على الأسئلة.

ملاحظات مهمة:

• هذا هو إعداد عينة. اعتمادًا على متطلباتك ، قد ترغب في تعديل استراتيجيات تحميل المستند وتقسيمها وتضمينها.
• تأكد من أن مفتاح API Openai الخاص بك ومفتاح API Pinecone يتم الحفاظ عليهما السريرين ولا يتم دفعه إلى المستودعات العامة.