NED Admission LLM Chatbot FYP

ChatBot de admisiones a la Universidad NED

El chatbot de admisión a la universidad es una herramienta útil diseñada para brindar asistencia e información respondiendo consultas generales de los estudiantes durante la admisión a la universidad utilizando modelos de lenguaje y almacenes de vectores de última generación.

Problema identificado:

Manejar un gran volumen de consultas durante el proceso de admisión a la universidad puede abrumar al personal y ralentizar significativamente los tiempos de respuesta. Muchos estudiantes buscan información general, lo que puede provocar retrasos ya que el personal aborda consultas repetitivas manualmente. Esta ineficiencia no sólo agota los recursos sino que también impacta negativamente en la experiencia del usuario. Para abordar estos desafíos, estamos desarrollando un chatbot de admisión universitaria que aprovecha la IA generativa y modelos de lenguaje avanzados para brindar respuestas instantáneas y precisas, agilizar el proceso de admisión y reducir la carga de trabajo del personal universitario.

Funciones y responsabilidades:

• Desarrollé un chatbot de admisiones universitarias para ayudar con consultas de estudiantes, procesos de admisión y pautas utilizando grandes modelos de lenguaje y almacenes de vectores.
• Utilicé LLM de última generación (Llama3, Gemini Pro, GPT-4o) y LangChain y FastAPI integrados para funcionalidades de backend, con una interfaz integrada en Next.js.
• Implementé un sistema de autenticación con guardado y recuperación del historial de chat para los usuarios.
• Creé una API basada en FastAPI con puntos finales sólidos para la autenticación de usuarios, la interacción del chatbot y las operaciones de administración, incluida la incorporación de datos y funciones CRUD.
• Creé un sistema de incrustación de documentos que permite a los administradores agregar, eliminar y actualizar archivos de datos en la base de datos vectorial, garantizando datos correctos y actualizados.
• Infraestructura implementada con LangChain, PineCone, AWS RDS y S3 Buckets para garantizar escalabilidad y solidez.
• Creó una interfaz fácil de usar en Next.js con diferentes características para una experiencia de usuario sencilla.

Impacto del producto:

Transformé el proceso de admisión a la universidad al manejar de manera eficiente grandes volúmenes de consultas, agilizar el viaje con respuestas instantáneas, reducir la carga de trabajo del personal y mejorar la reputación de la institución en innovación tecnológica.

Requisitos previos

Antes de poder comenzar a usar ChatBot, asegúrese de tener los siguientes requisitos previos instalados en su sistema:

• Python 3.9 o superior
• Paquetes de Python requeridos (todos los paquetes están en require.txt)

Desarrollado por:

• Cadena Lang
• Piña
• AWS RDS y depósitos S3
• API rápida

Instalación

1. Clona este repositorio en tu máquina local.

2. Cree un entorno virtual Python (opcional pero recomendado):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows, use: venvScriptsactivate.bat

3. Instale los paquetes de Python necesarios:

   pip install -r requirements.txt

4. Cree un archivo .env para crear variables de entorno.

5. Agregue su variable clave de Google, Groq API u OpenAI en el archivo. Puede obtener su clave API desde aquí

• Para clave API de Google: https://makersuite.google.com/app/apikey

• Para clave API de Groq: https://console.groq.com/playground

  GOOGLE_API_KEY= " Insert your google API key here "
  GROQ_API_KEY = ' Insert your Groq Api here '
  OPENAI_API_KEY = ' Insert your OpenAI Api here ' 

Ejecute API en el servidor local

1. Abra cmd en la carpeta raíz y escriba este comando para ejecutar el servidor en vivo.

   uvicorn main:app --reload

Puntos finales API

• /docs -> Para acceder a Swagger