Peringkasan Percakapan
Ikhtisar : Aplikasi Streamlit ini membuat bot ringkasan percakapan menggunakan model bahasa LangChain dan OpenAI. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengunggah file JSON yang berisi percakapan, memproses percakapan, dan menghasilkan ringkasan menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami.
Komponen dan Library yang Digunakan:
Streamlit : Untuk membuat antarmuka aplikasi web
JSON : Untuk mengurai file JSON yang diunggah
LangChain : Untuk membuat dan menjalankan rantai ringkasan
OpenAI : Sebagai model bahasa untuk peringkasan
dotenv : Untuk memuat variabel lingkungan
**Fungsi Utama dan Perannya: **
A. Unggah Berkas:
- Menggunakan file_uploader Streamlit untuk memungkinkan pengguna mengunggah file JSON
B. Pemrosesan JSON:
- Parsing file JSON yang diunggah
- Mengekstrak data percakapan dari struktur JSON
C. Format Percakapan:
- Memformat percakapan yang diekstrak menjadi string
- Membuat objek Dokumen LangChain dari percakapan yang diformat
D. Ringkasan:
- Memanfaatkan model bahasa OpenAI melalui LangChain
- Membuat rantai ringkasan menggunakan strategi "map_reduce".
- Menghasilkan ringkasan percakapan
e. Menampilkan:
- Menampilkan ringkasan yang dihasilkan di antarmuka Streamlit
Alur kerja:
- Pengguna mengunggah file JSON yang berisi percakapan
- Aplikasi membaca dan memproses file JSON
- Percakapan diekstraksi dan diformat
- Alur ringkasan LangChain telah dibuat
- Percakapan dirangkum menggunakan model OpenAI
- Ringkasan ditampilkan kepada pengguna
Persyaratan :
- Python 3.6+
- Lampu aliran
- LangChain
- Kunci OpenAI API (disimpan dalam variabel lingkungan)
- Data percakapan berformat JSON
Pengaturan Lingkungan:
- Aplikasi ini menggunakan dotenv untuk memuat variabel lingkungan
- Kunci OpenAI API harus disimpan dalam file .env atau ditetapkan sebagai variabel lingkungan
Opsi Model : Meskipun kode ini menggunakan model OpenAI, LangChain mendukung berbagai model bahasa. Alternatifnya bisa mencakup:
- Model Wajah Memeluk
- PaLM Google
- Claude dari Antropik
- Model bahasa Cohere
Untuk menggunakan model yang berbeda, Anda perlu mengimpor integrasi LangChain yang sesuai dan memodifikasi inisialisasi llm.
- Model Wajah Memeluk: Anda harus menyetel HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN di variabel lingkungan Anda.
- Google PaLM: Anda harus menyetel GOOGLE_PALM_API_KEY di variabel lingkungan Anda.
- Claude Anthropic: Anda harus mengatur ANTHROPIC_API_KEY di variabel lingkungan Anda.
- Cohere: Anda harus mengatur COHERE_API_KEY di variabel lingkungan Anda.
Catatan : Untuk menerapkan perubahan ini, Anda harus mengganti inisialisasi model OpenAI dalam kode asli Anda:
Ingatlah untuk menginstal paket yang diperlukan untuk setiap model. Anda dapat melakukan ini menggunakan pip:
- pip install komunitas langchain
- pip install huggingface_hub # untuk HuggingFace
- pip instal google-api-python-client # untuk Google PaLM
- pip install antropik # untuk Antropik
- pip install cohere # untuk Cohere
Kemungkinan Kustomisasi :
- Sesuaikan parameter peringkasan (misalnya, max_tokens, suhu)
- Terapkan strategi peringkasan yang berbeda (misalnya, "barang" atau "perbaiki" alih-alih "map_reduce")
- Tambahkan penanganan kesalahan untuk pemrosesan file dan panggilan API
- Sempurnakan UI dengan komponen Streamlit tambahan
Keterbatasan : Tergantung pada struktur file JSON masukan Membutuhkan koneksi internet aktif untuk panggilan API ke OpenAI Kualitas ringkasan tergantung pada kemampuan model bahasa yang dipilih
