Insurance Query engine

使用的模型是“BAAI/bge-base-en-v1.5”，来自拥抱脸

1. 使用 Docker 设置 Qdrant

要在 Docker 容器中运行 Qdrant，请执行以下步骤：

拉取 Qdrant Docker 镜像：

docker pull qdrant/qdrant

运行 Qdrant 容器：

docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant

2. 安装所需的库

在运行任何脚本之前，请确保安装了所有必需的 Python 库：

pip install -r requirements.txt

3.ingest.py的使用

ingest.py 脚本处理 Insurance_Handbook.pdf PDF 文档，从文本生成矢量嵌入，并将这些嵌入存储在 Qdrant 矢量数据库中。

工作原理： 加载 PDF：读取指定 PDF 文件的内容。分割文本：将文本分割成可管理的块以生成嵌入。每个块可能会稍微重叠以保留上下文。生成嵌入：使用预先训练的模型将每个文本块转换为向量嵌入。存储在 Qdrant 中：将生成的嵌入及其相应的文本存储在 Qdrant 矢量数据库中。用法：运行以下命令来处理数据并将其摄取到 Qdrant 中：

python ingest.py 

4.app.py的使用

app.py 脚本用于查询 Qdrant 矢量数据库，以根据用户提供的查询检索文档。

工作原理：嵌入查询：使用与文档嵌入相同的模型将输入查询转换为向量嵌入。相似性搜索：将查询嵌入与 Qdrant 中存储的嵌入进行比较，以查找最相似的文档。返回结果：根据相似度分数检索并显示最匹配的文档。使用方法：执行以下命令开始查询：

python app.py

确保 Qdrant 容器正在运行并且已使用 ingest.py 脚本摄取数据。