AskyourDocuments

문서를 물어보시겠습니까?

문서 QA 시스템에 오신 것을 환영합니다! 이 저장소에는 문서에 대해 질문하고 해당 내용에 따라 답변을 얻을 수 있는 시스템용 코드가 포함되어 있습니다. PDF, Word, Excel, PowerPoint, 텍스트 파일은 물론 이미지까지 다양한 문서 형식을 지원합니다!

특징

• PDF, Word, Excel, PowerPoint, 텍스트 파일, 이미지 등 다양한 문서 형식을 지원합니다.
• ? Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하여 문서 청크에 대한 임베딩을 생성합니다.
• ? FAISS 라이브러리를 사용하여 해당 임베딩에 대한 인덱스를 생성하여 효율적인 유사성 검색이 가능합니다.
• 사용자가 문서에 대해 질문하고 해당 문서의 내용을 기반으로 답변을 얻을 수 있습니다.
• ⚡️ 성능 향상을 위해 다중 처리를 사용하여 인덱스 생성을 병렬화합니다.

? 요구사항

• 파이썬 3.6 이상
• 다음 Python 패키지:
  • 변압기
  • 랭체인
  • 피츠
  • 베개
  • 텍스트
  • 팬더
  • 파이썬-pptx
  • 동시 선물
  • opencv-python(이미지 지원용)

? 용법

1. 이 저장소를 로컬 머신에 복제하세요.

git clone https://github.com/AiGptCode/AskyourDocuments.git

2. 필수 Python 패키지를 설치합니다.

pip install transformers langchain fitz pillow textract pandas python-pptx opencv-python concurrent-futures

3. Hugging Face API 키를 환경 변수로 설정합니다.

 export HUGGINGFACE_API_TOKEN=your-api-key

4. main.py 스크립트를 실행하고 문서가 포함된 디렉터리의 경로를 입력하세요.

python AskyourDocuments.py

5. 귀하의 서류에 대해 질문하고 해당 서류의 내용을 바탕으로 답변을 받으세요.

참고: 검색에 이미지를 포함하려면 해당 이미지가 지원되는 형식(예: JPEG, PNG)이고 다른 문서와 동일한 디렉터리에 있는지 확인하세요.

? 기여

이 프로젝트에 기여하고 싶다면 다음 단계를 따르세요.

1. 이 저장소를 자신의 GitHub 계정으로 포크하세요.
2. 변경 사항에 대한 새 분기를 만듭니다.

git checkout -b my-feature-branch

3. 변경하고 커밋합니다.

git commit -am ' Add some feature '

4. 변경 사항을 포크에 푸시합니다.

git push origin my-feature-branch

5. 원래 저장소에 대해 풀 요청을 엽니다.

? 특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다.

? 감사의 말

• 사전 훈련된 모델 및 토크나이저를 제공하기 위한 Hugging Face Transformers 라이브러리
• 효율적인 유사성 검색 및 밀집 벡터 클러스터링을 제공하는 FAISS 라이브러리
• 언어 모델을 생성하고 작업하기 위한 유틸리티를 제공하는 langchain 라이브러리
• PDF 파일 작업을 위한 유틸리티를 제공하는 fitz 라이브러리
• 이미지 파일 작업을 위한 유틸리티를 제공하는 Pillow 라이브러리
• 다양한 파일 형식에서 텍스트를 추출하기 위한 유틸리티를 제공하는 textract 라이브러리
• Python에서 표 형식 데이터 작업을 위한 유틸리티를 제공하는 pandas 라이브러리
• PowerPoint 파일 작업을 위한 유틸리티를 제공하는 python-pptx 라이브러리
• 콜러블을 비동기적으로 실행하기 위한 고급 인터페이스를 제공하는 concurrent-futures 라이브러리
• 이미지 및 비디오 데이터 작업을 위한 유틸리티를 제공하는 opencv-python 라이브러리(이미지 지원용)