会話の要約
概要: この Streamlit アプリケーションは、LangChain と OpenAI の言語モデルを使用して会話要約ボットを作成します。これにより、ユーザーは会話を含む JSON ファイルをアップロードし、会話を処理し、自然言語処理技術を使用して概要を生成することができます。
使用されるコンポーネントとライブラリ:
Streamlit : Web アプリケーション インターフェイスの作成用
JSON : アップロードされた JSON ファイルを解析するため
LangChain : 要約チェーンの作成と実行用
OpenAI : 要約用の言語モデルとして
dotenv : 環境変数のロード用
**主な機能とその役割: **
ａ．ファイルのアップロード:
- Streamlit の file_uploader を使用して、ユーザーが JSON ファイルをアップロードできるようにします
b. JSON処理:
- アップロードされた JSON ファイルを解析します
- JSON構造から会話データを抽出します。
c.会話のフォーマット:
- 抽出された会話を文字列にフォーマットします。
- フォーマットされた会話から LangChain Document オブジェクトを作成します
d.要約:
- LangChainを通じてOpenAIの言語モデルを利用
- 「map_reduce」戦略を使用して要約チェーンを作成します
- 会話の要約を生成します
e.画面：
- 生成された概要を Streamlit インターフェースに表示します
ワークフロー:
- ユーザーは会話を含む JSON ファイルをアップロードします
- アプリケーションは JSON ファイルを読み取り、処理します。
- 会話が抽出され、フォーマット化されます
- LangChain 要約パイプラインが作成されます
- 会話は OpenAI モデルを使用して要約されます
- 概要がユーザーに表示されます
要件：
- Python 3.6+
- ストリームライト
- ラングチェーン
- OpenAI API キー (環境変数に保存)
- JSON形式の会話データ
環境設定:
- アプリケーションは dotenv を使用して環境変数をロードします
- OpenAI API キーは .env ファイルに保存するか、環境変数として設定する必要があります。
モデル オプション: このコードは OpenAI のモデルを使用していますが、LangChain はさまざまな言語モデルをサポートしています。代替案には次のものが考えられます。
- ハグフェイスモデル
- GoogleのPaLM
- アントロピックのクロード
- Cohereの言語モデル
別のモデルを使用するには、適切な LangChain 統合をインポートし、llm 初期化を変更する必要があります。
- ハグ顔モデル: 環境変数に HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN を設定する必要があります。
- Google PaLM: 環境変数に GOOGLE_PALM_API_KEY を設定する必要があります。
- Anthropic のクロード: 環境変数に ANTHROPIC_API_KEY を設定する必要があります。
- Cohere: 環境変数に COHERE_API_KEY を設定する必要があります。
注 : これらの変更を実装するには、元のコード内の OpenAI モデルの初期化を置き換えます。
各モデルに必要なパッケージを忘れずにインストールしてください。 pip を使用してこれを行うことができます。
- pip インストール langchain-community
- pip installhuggingface_hub #HuggingFace 用
- pip install google-api-python-client # Google PaLM 用
- pip install anthropic # Anthropic の場合
- pip install cohere # Cohere の場合
カスタマイズの可能性:
- 要約パラメータ (max_tokens、温度など) を調整します。
- さまざまな要約戦略を実装します (例: 「map_reduce」の代わりに「stuff」または「refine」)
- ファイル処理と API 呼び出しのエラー処理を追加する
- 追加の Streamlit コンポーネントで UI を強化する
制限事項: 入力 JSON ファイルの構造に依存 OpenAI への API 呼び出しにはアクティブなインターネット接続が必要 概要 品質は選択した言語モデルの機能に依存します
