ConversaciónResumen
Descripción general : esta aplicación Streamlit crea un bot de resumen de conversación utilizando LangChain y el modelo de lenguaje de OpenAI. Permite a los usuarios cargar un archivo JSON que contiene una conversación, procesa la conversación y genera un resumen utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural.
Componentes y bibliotecas utilizadas:
Streamlit : para crear la interfaz de la aplicación web.
JSON : para analizar el archivo JSON cargado
LangChain : para crear y ejecutar la cadena de resumen.
OpenAI : como modelo de lenguaje para el resumen
dotenv : para cargar variables de entorno
**Funciones clave y sus roles: **
a. Carga de archivos:
- Utiliza file_uploader de Streamlit para permitir a los usuarios cargar un archivo JSON
b. Procesamiento JSON:
- Analiza el archivo JSON cargado
- Extrae datos de conversación de la estructura JSON.
do. Formato de conversación:
- Formatea la conversación extraída en una cadena.
- Crea un objeto de documento LangChain a partir de la conversación formateada.
d. Resumen:
- Utiliza el modelo de lenguaje de OpenAI a través de LangChain
- Crea una cadena de resumen usando la estrategia "map_reduce"
- Genera un resumen de la conversación.
mi. Mostrar:
- Muestra el resumen generado en la interfaz de Streamlit.
Flujo de trabajo:
- El usuario carga un archivo JSON que contiene una conversación.
- La aplicación lee y procesa el archivo JSON.
- La conversación se extrae y se formatea.
- Se crea una canalización de resumen de LangChain
- La conversación se resume utilizando el modelo OpenAI.
- El resumen se muestra al usuario.
Requisitos :
- Pitón 3.6+
- iluminado
- LangChain
- Clave API de OpenAI (almacenada en una variable de entorno)
- Datos de conversación en formato JSON
Configuración del entorno:
- La aplicación utiliza dotenv para cargar variables de entorno.
- La clave API de OpenAI debe almacenarse en un archivo .env o configurarse como una variable de entorno
Opciones de modelo : si bien este código utiliza el modelo de OpenAI, LangChain admite varios modelos de lenguaje. Las alternativas podrían incluir:
- Modelos de cara abrazada
- PaLM de Google
- Claude de Anthropic
- Modelos de lenguaje de Cohere
Para utilizar un modelo diferente, deberá importar la integración LangChain adecuada y modificar la inicialización de llm.
- Modelo Hugging Face: deberá configurar HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN en sus variables de entorno.
- Google PaLM: deberá configurar GOOGLE_PALM_API_KEY en sus variables de entorno.
- Claude de Anthropic: Necesitará configurar ANTHROPIC_API_KEY en sus variables de entorno.
- Cohere: deberá configurar COHERE_API_KEY en sus variables de entorno.
Nota: Para implementar cualquiera de estos cambios, deberá reemplazar la inicialización del modelo OpenAI en su código original:
Recuerda instalar los paquetes necesarios para cada modelo. Puedes hacer esto usando pip:
- instalación de pip en la comunidad langchain
- pip install huggingface_hub # para HuggingFace
- pip instala google-api-python-client # para Google PaLM
- pip install anthropic # para Anthropic
- pip install cohere # para Cohere
Posibilidades de personalización :
- Ajustar los parámetros de resumen (por ejemplo, max_tokens, temperatura)
- Implementar diferentes estrategias de resumen (p. ej., "cosas" o "refinar" en lugar de "map_reduce")
- Agregue manejo de errores para el procesamiento de archivos y llamadas API
- Mejore la interfaz de usuario con componentes Streamlit adicionales
Limitaciones : Depende de la estructura del archivo JSON de entrada. Requiere una conexión a Internet activa para llamadas API a OpenAI. La calidad del resumen depende de las capacidades del modelo de lenguaje elegido.
