Admissão NED LLM Chatbot FYP

ChatBot de admissões na Universidade NED

O chatbot de admissão à universidade é uma ferramenta útil projetada para fornecer assistência e informações, respondendo às dúvidas gerais dos alunos durante a admissão na universidade, usando modelos de linguagem e armazenamentos de vetores de última geração.

Problema identificado:

Lidar com um grande volume de consultas durante a admissão em universidades pode sobrecarregar a equipe e diminuir significativamente o tempo de resposta. Muitos estudantes procuram informações gerais, o que pode levar a atrasos, pois os funcionários respondem manualmente a consultas repetitivas. Essa ineficiência não apenas sobrecarrega os recursos, mas também impacta negativamente a experiência do usuário. Para enfrentar esses desafios, estamos desenvolvendo um chatbot de admissão universitária que aproveita a IA generativa e modelos de linguagem avançados para fornecer respostas instantâneas e precisas, agilizar a jornada de admissão e reduzir a carga de trabalho do pessoal universitário.

Funções e responsabilidades:

• Desenvolvi um chatbot de admissão em universidades para auxiliar nas dúvidas dos alunos, processos de admissão e diretrizes usando grandes modelos de linguagem e armazenamentos de vetores.
• Utilizei LLMs de última geração (Llama3, Gemini Pro, GPT-4o) e LangChain e FastAPI integrados para funcionalidades de backend, com frontend construído em Next.js.
• Implementado um sistema de autenticação com salvamento e recuperação do histórico de chat para os usuários.
• Criou uma API baseada em FastAPI com endpoints robustos para autenticação de usuário, interação de chatbot e operações administrativas, incluindo incorporação de dados e funções CRUD.
• Criou um sistema de incorporação de documentos que permite aos administradores adicionar, remover e atualizar arquivos de dados no banco de dados vetorial, garantindo dados atualizados e corretos.
• Implantei infraestrutura com LangChain, PineCone, AWS RDS e S3 Buckets para garantir escalabilidade e robustez.
• Construiu um front-end amigável em Next.js com diferentes recursos de fácil experiência do usuário.

Impacto do produto:

Transformou o processo de admissão em universidades lidando com eficiência com altos volumes de consultas, agilizando a jornada com respostas instantâneas, reduzindo a carga de trabalho da equipe e melhorando a reputação da instituição em termos de inovação tecnológica.

Pré-requisitos

Antes de começar a usar o ChatBot, certifique-se de ter os seguintes pré-requisitos instalados em seu sistema:

• Python 3.9 ou superior
• Pacotes Python necessários (todos os pacotes estão em require.txt)

Distribuído por:

• Langchain
• Pinha
• Baldes AWS RDS e S3
• API rápida

Instalação

1. Clone este repositório em sua máquina local.

2. Crie um ambiente virtual Python (opcional, mas recomendado):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows, use: venvScriptsactivate.bat

3. Instale os pacotes Python necessários:

   pip install -r requirements.txt

4. Crie o arquivo .env para criar variáveis ​​de ambiente.

5. Adicione sua variável de chave Google, Groq API ou OpenAI no arquivo. Você pode obter sua chave de API aqui

• Para chave de API do Google: https://makersuite.google.com/app/apikey

• Para chave API Groq: https://console.groq.com/playground

  GOOGLE_API_KEY= " Insert your google API key here "
  GROQ_API_KEY = ' Insert your Groq Api here '
  OPENAI_API_KEY = ' Insert your OpenAI Api here ' 

Execute API no servidor local

1. Abra cmd na pasta raiz e escreva este comando para executar o servidor ativo.

   uvicorn main:app --reload

Pontos de extremidade da API

• /docs -> Para acessar o Swagger