Помощник базы знаний

Этот проект представляет собой простой пример реализации интеллектуального помощника, построенного на основе технологии GPT и использующего библиотеку LlamaIndex для обработки и индексации документов. Приложение использует архитектуру RAG для ответов на вопросы пользователя на основе проиндексированных документов.

Возможности

• Индексация документов из заданной директории
• API-сервер для обработки запросов пользователей
• Веб-интерфейс для взаимодействия с помощником

Установка

1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/romanvht/SimpleLlamaindexApp.git
   cd SimpleLlamaindexApp
   

2. Установите необходимые зависимости:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Создайте директорию docs и поместите в неё документы, которые нужно проиндексировать.

4. Замените <API_KEY> в файле .env на ваш актуальный ключ API (удалите .template из названия файла).

Использование

Индексация документов

Для индексации документов выполните:

python start_index.py

Это создаст индекс документов в директории ./storage.

Запуск API-сервера

Для запуска API-сервера выполните:

python start_bot.py

Сервер будет доступен по адресу http://localhost:5000.

Использование веб-интерфейса

Откройте файл index.html в браузере для взаимодействия с помощником через веб-интерфейс.

API

Сервер предоставляет единственную конечную точку:

• POST /api
  • Тело запроса: {"query": "Ваш вопрос здесь"}
  • Ответ: {"status": "success", "response": "Ответ помощника"}

Зависимости

• Flask
• LlamaIndex
• OpenAI (через ProxyAPI)

Примечания

• Проект использует модель GPT-4o-mini для генерации ответов.
• Для встраивания используется модель text-embedding-3-large.