NED Admission LLM Chatbot FYP

ChatBot การรับเข้ามหาวิทยาลัยของ NED

แชทบอทการรับเข้ามหาวิทยาลัยเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้ความช่วยเหลือและข้อมูลโดยการตอบคำถามทั่วไปของนักศึกษาในระหว่างการรับเข้ามหาวิทยาลัยโดยใช้โมเดลภาษาที่ล้ำสมัยและร้านค้าเวกเตอร์

ระบุปัญหา:

การจัดการข้อซักถามจำนวนมากระหว่างการรับเข้ามหาวิทยาลัยอาจทำให้เจ้าหน้าที่มีภาระมากเกินไปและทำให้เวลาตอบกลับช้าลงอย่างมาก นักเรียนจำนวนมากแสวงหาข้อมูลทั่วไป ซึ่งอาจนำไปสู่ความล่าช้าได้เนื่องจากเจ้าหน้าที่ตอบคำถามซ้ำๆ ด้วยตนเอง ความไร้ประสิทธิภาพนี้ไม่เพียงแต่ทำให้ทรัพยากรตึงเครียดเท่านั้น แต่ยังส่งผลเสียต่อประสบการณ์ผู้ใช้อีกด้วย เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ เรากำลังพัฒนาแชทบอตการรับเข้ามหาวิทยาลัยที่ใช้ประโยชน์จาก Generative AI และโมเดลภาษาขั้นสูงเพื่อให้การตอบสนองที่รวดเร็วและแม่นยำ ปรับปรุงเส้นทางการรับเข้าเรียน และลดภาระงานของเจ้าหน้าที่มหาวิทยาลัย

บทบาทและความรับผิดชอบ:

• พัฒนาแชทบอตการรับเข้ามหาวิทยาลัยเพื่อช่วยตอบคำถามของนักศึกษา กระบวนการรับเข้าเรียน และแนวทางปฏิบัติโดยใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่และร้านค้าเวกเตอร์
• ใช้ LLM ที่ล้ำสมัย (Llama3, Gemini Pro, GPT-4o) และผสานรวม LangChain และ FastAPI สำหรับฟังก์ชันแบ็คเอนด์ โดยมีส่วนหน้าที่สร้างใน Next.js
• ใช้ระบบการตรวจสอบความถูกต้องพร้อมการบันทึกและเรียกค้นประวัติการแชทสำหรับผู้ใช้
• สร้าง API ที่ใช้ FastAPI พร้อมด้วยจุดสิ้นสุดที่มีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจสอบผู้ใช้ การโต้ตอบกับแชทบอท และการดำเนินการของผู้ดูแลระบบ รวมถึงการฝังข้อมูลและฟังก์ชัน CRUD
• สร้างระบบฝังเอกสารเพื่อให้ผู้ดูแลระบบสามารถเพิ่ม ลบ และอัปเดตไฟล์ข้อมูลในฐานข้อมูลเวกเตอร์ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลเป็นปัจจุบันและถูกต้อง
• ปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานด้วย LangChain, PineCone, AWS RDS และ S3 Buckets เพื่อให้มั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาดและความทนทาน
• สร้างส่วนหน้าที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้บน Next.js พร้อมคุณสมบัติที่แตกต่างของประสบการณ์ผู้ใช้ที่ง่ายดาย

ผลกระทบต่อผลิตภัณฑ์:

เปลี่ยนแปลงกระบวนการรับเข้ามหาวิทยาลัยโดยจัดการปริมาณการสอบถามที่มีจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ ปรับปรุงการเดินทางด้วยการตอบกลับทันที ลดภาระงานของพนักงาน และเพิ่มชื่อเสียงของสถาบันในด้านนวัตกรรมทางเทคโนโลยี

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ก่อนที่คุณจะเริ่มใช้ ChatBot ได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้งข้อกำหนดเบื้องต้นต่อไปนี้ไว้ในระบบของคุณ:

• Python 3.9 หรือสูงกว่า
• แพ็คเกจ Python ที่จำเป็น (แพ็คเกจทั้งหมดอยู่ในข้อกำหนด.txt)

ขับเคลื่อนโดย:

• แลงเชน
• ไพน์โคน
• บัคเก็ต AWS RDS และ S3
• FastAPI

การติดตั้ง

1. โคลนที่เก็บนี้ไปยังเครื่องภายในของคุณ

2. สร้างสภาพแวดล้อมเสมือน Python (เป็นทางเลือก แต่แนะนำ):

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

3. ติดตั้งแพ็คเกจ Python ที่จำเป็น:

   pip install -r requirements.txt

4. สร้างไฟล์ .env สำหรับสร้างตัวแปรสภาพแวดล้อม

5. เพิ่มตัวแปรคีย์ Google, Groq API หรือ OpenAI ของคุณในไฟล์ คุณสามารถรับคีย์ API ได้จากที่นี่

• สำหรับคีย์ Google API: https://makersuite.google.com/app/apikey

• สำหรับคีย์ Groq API: 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 ' 

เรียกใช้ API บนเซิร์ฟเวอร์ภายในเครื่อง

1. เปิด cmd ในโฟลเดอร์รูทแล้วเขียนคำสั่งนี้เพื่อรันเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้งานจริง

   uvicorn main:app --reload

จุดสิ้นสุด API

• /docs -> สำหรับการเข้าถึง Swagger