基于ChatGPT的讲义解析与互动问答
ClassGPT利用PDF解析工具和ChatGPT API实现讲义的内容解析与互动问答,采用LlamaIndex和LangChain提升查询效率,支持使用Streamlit开发UI,提供本地和Docker部署选项,并附有详细的配置指南。
ClassGPT 是一款致力于帮助用户从讲座幻灯片中获取信息的应用程序,灵感来源于 AthensGPT,并且集成了最新的人工智能技术。它是由 Streamlit 构建的,并使用了 LlamaIndex 和 LangChain 等先进的工具。
ClassGPT 的核心功能是利用 OpenAI 提供的最新 ChatGPT API(gpt-3.5-turbo 模型)来从幻灯片中提取信息并生成对话式回答。这一功能的实现依赖于 LlamaIndex 所提供的向量索引构建工具和文本嵌入技术。
ClassGPT 提供了一个直观简洁的用户界面,用户可以方便地上传 PDF 格式的讲座幻灯片,然后通过问答的形式从中获取所需的信息。
ClassGPT 的主要工作流程包括以下几个步骤:
PDF解析:使用 pypdf 解析用户上传的 PDF 文件,将其内容提取出来进行处理。
索引构建:通过 LlamaIndex 的 GPTSimpleVectorIndex
工具创建文本向量嵌入,并存储在 Amazon S3 上。这些向量可以高效地帮助用户查询所需信息。
查询索引:用户的查询通过最新的 ChatGPT 模型进行处理,能快速获得准确的回答。
配置与密钥
用户需要配置 AWS 环境以便存储和访问数据。步骤包括创建一个具有唯一名称的 S3 存储桶,并在代码中更新存储桶的名称。此外,用户需要将他们的 OpenAI 凭据添加到配置文件中。
本地运行
Docker
ClassGPT 也可以通过 Docker 来运行,简单的命令行操作便可启动服务。
ClassGPT 的未来开发计划包括:
API处理提示时将输入划分为Tokens,了解Tokens的划分有助于对API成本的估计。
文本/句子的向量表示,用于计算文本之间的相似度。
使用模型的成本介绍,包括 ChatGPT和text-davinci-003等。
ClassGPT 作为一款结合先进人工智能技术的工具,目标是为用户提供一种便捷、高效的幻灯片信息获取方式,为学术工作和讲座学习带来助力。
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