bharat chatbot groq

Bharat Chat AI

Bharat ChatAI es una aplicación de chatbot impulsada por IA que integra varios modelos de IA y funcionalidades de procesamiento de documentos. Esta aplicación permite a los usuarios chatear con la IA utilizando diferentes modelos, cargar y procesar documentos y recuperar información de las URL.

Tabla de contenido

• Instalación
• Uso
• Configuración de la ventana acoplable
• Implementación de AWS EC2
• Estructura de archivos
• Descripción general del código
  • configuración
  • Procesador de documentos
  • Manejador de chat
  • HerramientasYAgentesInicializador
  • BharatChatAI
  • Interfaz Streamlit
• Licencia
• Contacto

Instalación

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/itsmohitkumar/bharat-chatbot-groq.git
   cd bharat-chatbot-groq

2. Crea un entorno virtual y actívalo:

   python -m venv env
   source env/bin/activate  # On Windows, use `envScriptsactivate`

3. Instale los paquetes necesarios:

   pip install -r requirements.txt

4. Cree un archivo .env en el directorio raíz del proyecto y agregue su clave API:

    GROQ_API_KEY=your_api_key_here
   

Uso

Ejecute la aplicación Streamlit:

streamlit run app.py

Configuración de la ventana acoplable

Para contener la aplicación Bharat ChatAI usando Docker, siga estos pasos:

1. Cree un Dockerfile: en el directorio raíz de su proyecto, cree un Dockerfile con el siguiente contenido:

    # Use an official Python runtime as a parent image
   FROM python:3.9-slim
   
   # Set the working directory in the container
   WORKDIR /app
   
   # Copy the current directory contents into the container at /app
   COPY . /app
   
   # Install any needed packages specified in requirements.txt
   RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
   
   # Make port 8501 available to the world outside this container
   EXPOSE 8501
   
   # Define environment variable
   ENV GROQ_API_KEY=your_api_key_here
   
   # Run the application
   CMD [ "streamlit" , "run" , "app.py" ]

2. Cree la imagen de Docker: ejecute el siguiente comando en la terminal para crear su imagen de Docker:

   docker build -t bharat-chatai .

3. Ejecute el contenedor Docker: una vez creada la imagen, puede ejecutar la aplicación en un contenedor con:

   docker run -p 8501:8501 bharat-chatai

   Se podrá acceder a la aplicación en http://localhost:8501 .

Implementación de AWS EC2

Para implementar la aplicación Bharat ChatAI en AWS EC2, siga estos pasos:

1. Inicie una instancia EC2:

   • Vaya al panel de AWS EC2 e inicie una nueva instancia.
   • Elija una imagen de máquina de Amazon (AMI), como Ubuntu Server 20.04 LTS.
   • Seleccione un tipo de instancia, por ejemplo, t2.micro (elegible para el nivel gratuito).
   • Configure los detalles de la instancia, el almacenamiento y agregue etiquetas si es necesario.
   • En "Grupo de seguridad", configure una regla para permitir el tráfico HTTP (puerto 80) y el puerto 8501 para Streamlit.

2. Conéctese a la instancia EC2:

   • Utilice SSH para conectarse a su instancia:

   ssh -i " your-key.pem " [email protected]

3. Instale Docker en la instancia EC2:

   sudo apt update
   sudo apt install docker.io
   sudo systemctl start docker
   sudo systemctl enable docker

4. Clona el repositorio de Bharat ChatAI:

   git clone https://github.com/itsmohitkumar/bharat-chatbot-groq.git
   cd bharat-chatbot-groq

5. Construya y ejecute el contenedor Docker:

   • Siga las instrucciones de configuración de Docker anteriores para compilar y ejecutar el contenedor en la instancia EC2:

   sudo docker build -t bharat-chatai .
   sudo docker run -p 80:8501 bharat-chatai

6. Accede a la aplicación:

   • Una vez que el contenedor se esté ejecutando, puede acceder a la aplicación navegando a la IP pública de la instancia EC2 en su navegador ( http://ec2-xx-xx-xx-xx.compute-1.amazonaws.com ).

Estructura de archivos

La estructura de archivos del proyecto es la siguiente:

 bharat-chatai/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── logger.py
│   ├── prompt.py
│   ├── bharatchat/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── chatbot.py
├── setup.py
├── app.py

• src/__init__.py : archivo de inicialización para el paquete src .
• src/logger.py : Módulo para configuración de registro.
• src/prompt.py : Módulo para definir plantillas de mensajes.
• src/bharatchat/__init__.py : Archivo de inicialización para el paquete bharatchat .
• src/bharatchat/chatbot.py : Módulo principal para la lógica del chatbot.
• setup.py : script de configuración para el paquete.
• app.py : archivo de aplicación principal para ejecutar la interfaz Streamlit.

Descripción general del código

configuración

La clase Config maneja la configuración de la aplicación, incluida la recuperación de la clave API y la obtención de opciones de modelo disponibles desde la API de Groq.

Procesador de documentos

La clase DocumentProcessor procesa documentos a partir de archivos o URL cargados, los divide en fragmentos y los almacena en un almacén de vectores FAISS. También genera resúmenes de los documentos procesados.

Manejador de chat

La clase ChatHandler maneja consultas de chat, muestra el historial de chat y recupera respuestas utilizando los vectores del documento.

Herramientas y agentes Inicializador

La clase ToolsAndAgentsInitializer inicializa las herramientas y los agentes para la interfaz de chat, incluida la configuración del modelo y la creación de cadenas combinadas para el procesamiento de documentos y consultas.

BharatChatAI

La clase BharatChatAI inicializa la aplicación, incluidas las incrustaciones, el procesamiento de documentos y el manejo del chat. También ejecuta la interfaz de la aplicación Streamlit.

Interfaz Streamlit

La clase StreamlitInterface representa la interfaz de la aplicación Streamlit, incluida la inicialización de la barra lateral y el manejo de las selecciones del usuario.

Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT. Consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Contacto

Para cualquier pregunta o soporte, por favor contacte:

Autor: Mohit Kumar
Correo electrónico: [email protected]