Вопрос или проблема
Как обрабатывать сложные файлы RAG локально? Сложные файлы RAG Привет, я работаю над проектом, связанным с созданием чат-приложения на Streamlit, которое позволяет пользователям (владельцам проектов) продвигать свои проекты на различных стадиях и помогает им подготовиться к презентации своих проектов в рамках программы стартапов. У меня есть для этого приложения RAG 40 PDF-файлов (40 проектов) и guide.pdf (кулинарная книга), в которой показаны различные стадии и этапы, через которые проходит проект, а также как получить финансирование и поддержку от различных организаций и банков. Я использовал langchain + faiss + ollama + llama 3.2 + hugging face embedding для этого проекта (данные очень конфиденциальные)! Приложение работает не очень хорошо, так как я хочу, чтобы помощник следовал правилам, изложенным в руководстве, и учитывал детали каждого проекта, чтобы направлять пользователя, так как пользователь является владельцем проекта, используя возможности llama 3.2 для предложения решения, соответствующего руководству и этапам, а также для фокусировки на соответствующем проекте. Спасибо
Ответ или решение
Рекомендации по реализации RAG-приложения для управления проектами
Введение
Разработка приложения для чата на базе Streamlit, которое обеспечивает поддержку проектных владельцев на различных этапах их проектов, требует эффективного управления знаниями и когерентности в предложениях. Ваша задача состоит в интеграции трех ключевых компонентов: правил из файла (guide.pdf) и информации о проектах из множества PDF-документов, чтобы создать контекстную помощь с использованием технологий Langchain, FAISS и LLaMA.
Определение задач
-
Структура данных:
- Четкое понимание структуры ваших данных, чтобы иметь возможность эффективно извлекать информацию и применять соответствующие правила.
-
Интерактивность и контекстуальность:
- Приложение должно эмоционально и когерентно реагировать на запросы пользователей, предоставляя рекомендации, основанные на сочетании правил и уникальных деталей проектов.
Шаги по реализации
-
Структурирование данных:
- Извлечение текста из PDF: Используйте библиотеки, такие как
PyMuPDFилиpdfplumber, для извлечения текста из PDF-документов. - Сохранение данных: Структурируйте извлечённые данные в формате, который легко индексировать и обрабатывать. Рассмотрите использование формата JSON или базы данных, такой как SQLite, для организации данных по проектам.
- Извлечение текста из PDF: Используйте библиотеки, такие как
-
Создание свода правил из guide.pdf:
- Проанализируйте
guide.pdfна наличие ключевых этапов и этапов процесса. - Представьте правила в виде словарей или других структур данных, чтобы упростить доступ и модификацию этих правил в будущем.
- Проанализируйте
-
Интеграция технологий:
- Langchain: Настройте Langchain для работы с извлеченной структурой данных, позволяя вашему приложению создавать запросы к данным и обрабатывать ответы.
- FAISS: Используйте FAISS для векторизации и поиска информации по проектам. Это обеспечит быстрое извлечение данных для предоставления персонализированных рекомендаций.
- LLaMA 3.2 и Ollama: Конфигурируйте модель генерации текста так, чтобы она учитывала как правила из guide.pdf, так и детальную информацию о соответствующих проектах.
-
Логика обработки запросов:
- Создайте функцию, которая приходит к распознаванию текста и определяет, какие правила следует применять на основе конкретных запросов пользователей. Эта функция должна:
- Сравнивать вопросы пользователя с ключевыми словами и правилами из guide.pdf.
- Определять, какие детали из проектов наиболее актуальны для ответа.
- Создайте функцию, которая приходит к распознаванию текста и определяет, какие правила следует применять на основе конкретных запросов пользователей. Эта функция должна:
-
Обратная связь:
- Разработайте механизмы для сбора обратной связи от пользователей о точности и полезности предоставленных рекомендаций. Это поможет вам со временем улучшать алгоритм обработки запросов.
Завершение и тестирование
Проведите тщательное тестирование всей системы, включая различные сценарии, которые могут возникнуть во время взаимодействия пользователей с приложением. Это позволит обнаружить и устранить возможные недочёты.
Заключение
Создание эффективного RAG-приложения для поддержки проектных владельцев — это сложный процесс, но, следуя предложенным рекомендациям и используя указанные технологии, вы сможете создать систему, которая будет не только поддерживать пользователей, но и значительно повысит качество их проектов. Успехов в вашей работе!