KonversationZusammenfassung
Übersicht : Diese Streamlit-Anwendung erstellt einen Konversationszusammenfassungs-Bot unter Verwendung des Sprachmodells von LangChain und OpenAI. Es ermöglicht Benutzern, eine JSON-Datei mit einer Konversation hochzuladen, die Konversation zu verarbeiten und mithilfe natürlicher Sprachverarbeitungstechniken eine Zusammenfassung zu erstellen.
Verwendete Komponenten und Bibliotheken:
Streamlit : Zum Erstellen der Webanwendungsschnittstelle
JSON : Zum Parsen der hochgeladenen JSON-Datei
LangChain : Zum Erstellen und Ausführen der Zusammenfassungskette
OpenAI : Als Sprachmodell für die Zusammenfassung
dotenv : Zum Laden von Umgebungsvariablen
**Schlüsselfunktionen und ihre Rollen: **
A. Datei-Upload:
- Verwendet den file_uploader von Streamlit, um Benutzern das Hochladen einer JSON-Datei zu ermöglichen
B. JSON-Verarbeitung:
- Analysiert die hochgeladene JSON-Datei
- Extrahiert Konversationsdaten aus der JSON-Struktur
C. Konversationsformatierung:
- Formatiert die extrahierte Konversation in eine Zeichenfolge
- Erstellt ein LangChain-Dokumentobjekt aus der formatierten Konversation
D. Zusammenfassung:
- Nutzt das Sprachmodell von OpenAI über LangChain
- Erstellt eine Zusammenfassungskette mithilfe der Strategie „map_reduce“.
- Erstellt eine Zusammenfassung des Gesprächs
e. Anzeige:
- Zeigt die generierte Zusammenfassung in der Streamlit-Oberfläche an
Arbeitsablauf:
- Der Benutzer lädt eine JSON-Datei hoch, die eine Konversation enthält
- Die Anwendung liest und verarbeitet die JSON-Datei
- Die Konversation wird extrahiert und formatiert
- Eine LangChain-Zusammenfassungspipeline wird erstellt
- Das Gespräch wird mithilfe des OpenAI-Modells zusammengefasst
- Die Zusammenfassung wird dem Benutzer angezeigt
Anforderungen :
- Python 3.6+
- Streamlit
- LangChain
- OpenAI-API-Schlüssel (in einer Umgebungsvariablen gespeichert)
- JSON-formatierte Konversationsdaten
Umgebungseinrichtung:
- Die Anwendung verwendet dotenv, um Umgebungsvariablen zu laden
- Der OpenAI-API-Schlüssel sollte in einer .env-Datei gespeichert oder als Umgebungsvariable festgelegt werden
Modelloptionen : Während dieser Code das OpenAI-Modell verwendet, unterstützt LangChain verschiedene Sprachmodelle. Alternativen könnten sein:
- Umarmende Gesichtsmodelle
- Googles PaLM
- Claude von Anthropic
- Coheres Sprachmodelle
Um ein anderes Modell zu verwenden, müssen Sie die entsprechende LangChain-Integration importieren und die LLM-Initialisierung ändern.
- Hugging Face-Modell: Sie müssen HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN in Ihren Umgebungsvariablen festlegen.
- Google PaLM: Sie müssen den GOOGLE_PALM_API_KEY in Ihren Umgebungsvariablen festlegen.
- Claude von Anthropic: Sie müssen ANTHROPIC_API_KEY in Ihren Umgebungsvariablen festlegen.
- Cohere: Sie müssen COHERE_API_KEY in Ihren Umgebungsvariablen festlegen.
Hinweis: Um eine dieser Änderungen zu implementieren, würden Sie die OpenAI-Modellinitialisierung in Ihrem ursprünglichen Code ersetzen:
Denken Sie daran, für jedes Modell die erforderlichen Pakete zu installieren. Sie können dies mit pip tun:
- pip install langchain-community
- pip install Huggingface_hub # für HuggingFace
- pip install google-api-python-client # für Google PaLM
- pip install anthropic # für Anthropic
- pip install cohere # für Cohere
Anpassungsmöglichkeiten :
- Passen Sie die Zusammenfassungsparameter an (z. B. max_tokens, Temperatur).
- Implementieren Sie verschiedene Zusammenfassungsstrategien (z. B. „stuff“ oder „refine“ anstelle von „map_reduce“).
- Fügen Sie Fehlerbehandlung für Dateiverarbeitung und API-Aufrufe hinzu
- Erweitern Sie die Benutzeroberfläche mit zusätzlichen Streamlit-Komponenten
Einschränkungen : Hängt von der Struktur der JSON-Eingabedatei ab. Erfordert eine aktive Internetverbindung für API-Aufrufe an OpenAI. Die Qualität der Zusammenfassung hängt von den Funktionen des ausgewählten Sprachmodells ab
