РазговорПодведение итогов
Обзор : это приложение Streamlit создает бота для сводки разговоров, используя LangChain и языковую модель OpenAI. Он позволяет пользователям загружать файл JSON, содержащий разговор, обрабатывать разговор и генерировать сводку с использованием методов обработки естественного языка.
Используемые компоненты и библиотеки:
Streamlit : для создания интерфейса веб-приложения.
JSON : для анализа загруженного файла JSON.
LangChain : для создания и запуска цепочки обобщения.
OpenAI : как языковая модель для обобщения
dotenv : для загрузки переменных среды
**Ключевые функции и их роли: **
а. Загрузка файла:
- Использует file_uploader Streamlit, чтобы позволить пользователям загружать файл JSON.
б. Обработка JSON:
- Анализирует загруженный файл JSON
- Извлекает данные разговора из структуры JSON.
в. Форматирование разговора:
- Форматирует извлеченный разговор в строку
- Создает объект документа LangChain из форматированного диалога.
д. Подведение итогов:
- Использует языковую модель OpenAI через LangChain.
- Создает цепочку обобщения, используя стратегию «map_reduce».
- Создает резюме разговора
е. Отображать:
- Показывает созданную сводку в интерфейсе Streamlit.
Рабочий процесс:
- Пользователь загружает файл JSON, содержащий разговор.
- Приложение читает и обрабатывает файл JSON.
- Разговор извлечен и отформатирован
- Создается конвейер суммирования LangChain.
- Разговор суммируется с использованием модели OpenAI.
- Сводка отображается пользователю
Требования :
- Питон 3.6+
- Стримлит
- Лангчейн
- Ключ OpenAI API (хранится в переменной среды)
- Данные разговора в формате JSON
Настройка среды:
- Приложение использует dotenv для загрузки переменных среды.
- Ключ API OpenAI следует хранить в файле .env или устанавливать как переменную среды.
Параметры модели : хотя этот код использует модель OpenAI, LangChain поддерживает различные языковые модели. Альтернативы могут включать:
- Модели с обнимающими лицами
- Палм от Google
- Клод из Anthropic
- Языковые модели Cohere
Чтобы использовать другую модель, вам потребуется импортировать соответствующую интеграцию LangChain и изменить инициализацию llm.
- Модель Hugging Face: вам нужно будет установить HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN в переменных среды.
- Google PaLM: вам необходимо установить GOOGLE_PALM_API_KEY в переменных среды.
- Клод из Anthropic: Вам нужно будет установить ANTHROPIC_API_KEY в переменных среды.
- Cohere: вам нужно будет установить COHERE_API_KEY в переменных среды.
Примечание. Чтобы реализовать любое из этих изменений, вам следует заменить инициализацию модели OpenAI в исходном коде:
Не забудьте установить необходимые пакеты для каждой модели. Вы можете сделать это с помощью pip:
- pip install langchain-community
- pip installhuggingface_hub # для HuggingFace
- pip install google-api-python-client # для Google PaLM
- pip install anthropic # для Anthropic
- pip install cohere # для Cohere
Возможности настройки :
- Настройте параметры суммирования (например, max_tokens, температуру)
- Реализуйте различные стратегии суммирования (например, «stuff» или «refine» вместо «map_reduce»).
- Добавьте обработку ошибок для обработки файлов и вызовов API.
- Улучшите пользовательский интерфейс с помощью дополнительных компонентов Streamlit.
Ограничения : Зависит от структуры входного файла JSON. Требуется активное подключение к Интернету для вызовов API к OpenAI. Качество сводки зависит от возможностей выбранной языковой модели.
