AnyChat

AnyChat: ドキュメントを使ってチャットする

AnyChat は、自然な会話形式でドキュメント (PDF、TXT、DOCX、ODT、PPTX、CSV など) を操作できる強力なチャットボットです。 LangChain、Ollama、Groq、Gemini、Streamlit の機能を活用して、直感的で有益なエクスペリエンスを提供します。

チャットボット-20_04_24.mp4

特徴

• 会話型のインタラクション:ドキュメントについて質問すると、チャットボットから人間のような応答が得られます。
• マルチドキュメントのサポート: PDF、テキスト ファイル、Word ドキュメント、スプレッドシート、プレゼンテーションなど、さまざまなドキュメント形式をアップロードして処理します。
• Web サイト チャット サポート:有効な Web サイトとチャットします。
• 高度な言語モデル: Ollama、Groq、Gemini などのさまざまな言語モデル (LLM) から選択して、チャットボットの応答を強化します。
• 埋め込みモデル: Ollama 埋め込みまたは GooglePalm 埋め込みから選択して、チャットボットによるドキュメントの理解を強化します。
• ユーザーフレンドリーなインターフェイス: Streamlit は、チャットボットと対話するためのクリーンで直感的なインターフェイスを提供します。

インストール

前提条件

• Python 3.10以降
• 仮想環境（推奨）

リポジトリのクローンを作成する

GitHub から AnyChat リポジトリのクローンを作成します。

git clone https://github.com/shitan198u/AnyChat.git

作業ディレクトリに移動します

 cd Anychat

Ryeの使用（推奨）

1. Rye パッケージ マネージャーをインストールする: インストール ガイド

2. プロジェクトを同期します。

rye sync

venvの使用

1. 仮想環境を作成します。

python -m venv anychat-env

2. 仮想環境をアクティブ化します。

 source anychat-env/bin/activate

3. 必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

condaの使用

1. conda 環境を作成します。

conda create -n anychat-env python=3.12

2. conda 環境をアクティブ化します。

conda activate anychat-env

3. 必要な依存関係をインストールします。

conda install --file requirements.txt

構成

• src/anychat/.streamlit/ディレクトリ内のsecrets_example.tomlファイルの名前をsecrets.tomlに変更します。

オラマのインスタレーション

AnyChat で Ollama を使用するには、Ollama をインストールし、必要なモデルをダウンロードする必要があります。以下の指示に従ってください。

1. オラマをインストールします。

インストール手順については、Ollama の公式 Web サイトにアクセスしてください: Ollama ダウンロード

2. オラマモデルをダウンロード:

ターミナルを開き、次のコマンドを実行して必要なモデルをダウンロードします。

ollama pull nomic-embed-text

このコマンドは、Ollama 埋め込みを実行するために必要なnomic-embed-textモデルをダウンロードします。

ollama pull openchat

このコマンドは、AnyChat で言語モデルとして使用できるopenchatモデルをダウンロードします。

使用法

1. API キーを設定します。

• Google Gemini または Groq を使用している場合は、必要な API キーを取得してsrc/anychat/.streamlit/secrets.tomlファイルに安全に保存するか、チャットボット インターフェイスにアップロードします。

2. アプリケーションを実行します。

 cd src/anychat
streamlit run chatbot.py

3. ライ麦を使用

 cd src/anychat
rye run streamlit run chatbot.py

4. ドキュメントのアップロード:

• Streamlit インターフェイスで、チャットするドキュメントをアップロードします。
• 「処理」ボタンをクリックして書類を処理します。

5. チャットを開始します:

• 書類が処理されたら、チャット入力フィールドで質問を開始できます。
• チャットボットはドキュメントを分析し、その内容に基づいて適切な回答を提供します。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、 LICENSEファイルを参照してください。

追加メモ

• 最適なパフォーマンスを得るには、ドキュメント処理と LLM 計算を処理するために必要なリソース (CPU、RAM) があることを確認してください。
• チャットボットの精度と応答性は、ドキュメントの複雑さと選択した LLM によって異なる場合があります。
• GPU 対応環境にアクセスできる場合は、処理を大幅に高速化できるため、GPU 対応環境の使用を検討してください。