ConversationRésumé
Présentation : Cette application Streamlit crée un bot de résumé de conversation en utilisant LangChain et le modèle de langage OpenAI. Il permet aux utilisateurs de télécharger un fichier JSON contenant une conversation, traite la conversation et génère un résumé à l'aide de techniques de traitement du langage naturel.
Composants et bibliothèques utilisés :
Streamlit : Pour créer l'interface de l'application web
JSON : pour analyser le fichier JSON téléchargé
LangChain : Pour créer et exécuter la chaîne de synthèse
OpenAI : comme modèle de langage pour la synthèse
dotenv : Pour charger les variables d'environnement
**Fonctions clés et leurs rôles : **
un. Téléchargement de fichiers :
- Utilise file_uploader de Streamlit pour permettre aux utilisateurs de télécharger un fichier JSON
b. Traitement JSON :
- Analyse le fichier JSON téléchargé
- Extrait les données de conversation de la structure JSON
c. Formatage des conversations :
- Formate la conversation extraite en chaîne
- Crée un objet LangChain Document à partir de la conversation formatée
d. Récapitulation:
- Utilise le modèle de langage d'OpenAI via LangChain
- Crée une chaîne de synthèse en utilisant la stratégie "map_reduce"
- Génère un résumé de la conversation
e. Afficher:
- Affiche le résumé généré dans l'interface Streamlit
Flux de travail :
- L'utilisateur télécharge un fichier JSON contenant une conversation
- L'application lit et traite le fichier JSON
- La conversation est extraite et formatée
- Un pipeline de synthèse LangChain est créé
- La conversation est résumée à l'aide du modèle OpenAI
- Le résumé est affiché à l'utilisateur
Exigences :
- Python3.6+
- Rationalisé
- LangChaîne
- Clé API OpenAI (stockée dans une variable d'environnement)
- Données de conversation au format JSON
Configuration de l'environnement :
- L'application utilise dotenv pour charger les variables d'environnement
- La clé API OpenAI doit être stockée dans un fichier .env ou définie en tant que variable d'environnement
Options de modèle : bien que ce code utilise le modèle d'OpenAI, LangChain prend en charge divers modèles de langage. Les alternatives pourraient inclure :
- Modèles de visages câlins
- PaLM de Google
- Claude d'Anthropique
- Les modèles linguistiques de Cohere
Pour utiliser un modèle différent, vous devrez importer l'intégration LangChain appropriée et modifier l'initialisation llm.
- Modèle Hugging Face : vous devrez définir le HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN dans vos variables d'environnement.
- Google PaLM : vous devrez définir le GOOGLE_PALM_API_KEY dans vos variables d'environnement.
- Claude d'Anthropic : Vous devrez définir ANTHROPIC_API_KEY dans vos variables d'environnement.
- Cohere : vous devrez définir le COHERE_API_KEY dans vos variables d'environnement.
Remarque : Pour implémenter l'une de ces modifications, vous devez remplacer l'initialisation du modèle OpenAI dans votre code d'origine :
N'oubliez pas d'installer les packages nécessaires pour chaque modèle. Vous pouvez le faire en utilisant pip :
- pip installer la communauté langchain
- pip install huggingface_hub # pour HuggingFace
- pip installe google-api-python-client # pour Google PaLM
- pip install anthropique # pour Anthropique
- pip install cohere # pour Cohere
Possibilités de personnalisation :
- Ajustez les paramètres de synthèse (par exemple, max_tokens, température)
- Implémenter différentes stratégies de résumé (par exemple, "stuff" ou "refine" au lieu de "map_reduce")
- Ajouter la gestion des erreurs pour le traitement des fichiers et les appels API
- Améliorez l'interface utilisateur avec des composants Streamlit supplémentaires
Limitations : Dépend de la structure du fichier JSON d'entrée Nécessite une connexion Internet active pour les appels d'API à OpenAI La qualité du résumé dépend des capacités du modèle de langage choisi
