AskyourDocuments

Fragen Sie nach Ihren Unterlagen?

Willkommen im Document QA-System! Dieses Repository enthält den Code für ein System, mit dem Sie Fragen zu Ihren Dokumenten stellen und Antworten basierend auf deren Inhalt erhalten können. Es unterstützt eine Vielzahl von Dokumentformaten, darunter PDF, Word, Excel, PowerPoint, Textdateien und sogar Bilder!

Merkmale

• Unterstützt eine Vielzahl von Dokumentformaten, darunter PDF, Word, Excel, PowerPoint, Textdateien und Bilder
• ? Verwendet die Hugging Face Transformers-Bibliothek, um Einbettungen für Dokumentblöcke zu erstellen
• ? Verwendet die FAISS-Bibliothek, um einen Index für diese Einbettungen zu erstellen und so eine effiziente Ähnlichkeitssuche zu ermöglichen
• Ermöglicht Benutzern, Fragen zu ihren Dokumenten zu stellen und Antworten basierend auf dem Inhalt dieser Dokumente zu erhalten
• ⚡️ Verwendet Multiprocessing, um die Erstellung des Index zu parallelisieren und so die Leistung zu verbessern

? Anforderungen

• Python 3.6 oder höher
• Die folgenden Python-Pakete:
  • Transformatoren
  • langchain
  • fitz
  • Kissen
  • Text
  • Pandas
  • python-pptx
  • Parallel-Futures
  • opencv-python (für Bildunterstützung)

? Verwendung

1. Klonen Sie dieses Repository auf Ihren lokalen Computer:

git clone https://github.com/AiGptCode/AskyourDocuments.git

2. Installieren Sie die erforderlichen Python-Pakete:

pip install transformers langchain fitz pillow textract pandas python-pptx opencv-python concurrent-futures

3. Legen Sie Ihren Hugging Face-API-Schlüssel als Umgebungsvariable fest:

 export HUGGINGFACE_API_TOKEN=your-api-key

4. Führen Sie das Skript main.py aus und geben Sie den Pfad zu dem Verzeichnis ein, das Ihre Dokumente enthält:

python AskyourDocuments.py

5. Stellen Sie eine Frage zu Ihren Dokumenten und erhalten Sie eine Antwort basierend auf dem Inhalt dieser Dokumente.

Hinweis: Wenn Sie Bilder in Ihre Suche einbeziehen möchten, stellen Sie sicher, dass diese in einem unterstützten Format vorliegen (z. B. JPEG, PNG) und sich im selben Verzeichnis wie Ihre anderen Dokumente befinden.

? Mitwirken

Wenn Sie zu diesem Projekt beitragen möchten, befolgen Sie bitte diese Schritte:

1. Verzweigen Sie dieses Repository in Ihr eigenes GitHub-Konto.
2. Erstellen Sie einen neuen Zweig für Ihre Änderungen:

git checkout -b my-feature-branch

3. Nehmen Sie Ihre Änderungen vor und übernehmen Sie sie:

git commit -am ' Add some feature '

4. Übertragen Sie Ihre Änderungen auf Ihren Fork:

git push origin my-feature-branch

5. Öffnen Sie eine Pull-Anfrage für das ursprüngliche Repository.

? Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.

? Danksagungen

• Die Hugging Face Transformers-Bibliothek zur Bereitstellung vorab trainierter Modelle und Tokenizer
• Die FAISS-Bibliothek zur Bereitstellung einer effizienten Ähnlichkeitssuche und Clusterung dichter Vektoren
• Die langchain Bibliothek zur Bereitstellung von Dienstprogrammen zum Erstellen und Arbeiten mit Sprachmodellen
• Die fitz -Bibliothek zur Bereitstellung von Dienstprogrammen für die Arbeit mit PDF-Dateien
• Die Pillow -Bibliothek zur Bereitstellung von Dienstprogrammen für die Arbeit mit Bilddateien
• Die textract Bibliothek zur Bereitstellung von Dienstprogrammen zum Extrahieren von Text aus verschiedenen Dateiformaten
• Die pandas -Bibliothek zur Bereitstellung von Dienstprogrammen für die Arbeit mit Tabellendaten in Python
• Die python-pptx Bibliothek zur Bereitstellung von Dienstprogrammen für die Arbeit mit PowerPoint-Dateien
• Die concurrent-futures Bibliothek zur Bereitstellung einer High-Level-Schnittstelle für die asynchrone Ausführung von Callables
• Die opencv-python Bibliothek zur Bereitstellung von Dienstprogrammen für die Arbeit mit Bild- und Videodaten (zur Bildunterstützung)