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DataChad

DataChad

利用嵌入技术、向量数据库和大型语言模型的数据问答应用

DataChad是一个利用嵌入技术、向量数据库和大型语言模型的应用。用户可以上传文件、路径或URL，创建知识库和智能FAQ。系统将数据拆分为文本块嵌入，并存储在activeloop的数据库中。使用选择的LLM模型和知识库进行相似性搜索，生成最佳答案。应用支持本地和流式部署，提供详细配置选项与用户贡献功能。

DataChadlangchainsembeddingsvector数据库大语言模型Github开源项目
访问官网GitHub文档

DataChad 项目介绍

DataChad 是一个革命性的数据查询应用程序，旨在让用户能够方便地从任何数据源中提问并获取答案。该应用程序利用嵌入技术、向量数据库、大型语言模型等先进技术，为用户提供智能化的数据查询解决方案。

应用工作原理

  1. 数据上传和知识库创建：用户可以上传任意格式、内容的文件，或通过路径或 URL 导入数据。这些数据将被组织成多个知识库，并提供智能 FAQ 功能，这些功能是经过精心策划的编号问答列表。

  2. 文件处理：导入的数据源或文件会被分割成多个文本文档块。

  3. 嵌入文本块：每个文档块会使用 OpenAI 或 huggingface 的嵌入技术进行处理。

  4. 存储嵌入：处理后的嵌入作为向量数据集储存在 activeloop 的数据库中心。

  5. 创建 LangChain：应用会创建一个 LangChain，包括自定义选择的 LLM 模型（默认是 gpt-3.5-turbo）、多种作为知识库的向量存储和一个特殊的智能 FAQ 向量存储。

  6. 问题查询：在用户提问时，应用会将输入的提示嵌入到链中，并在提供的向量存储中做相似性搜索，使用最佳结果作为上下文，由 LLM 生成适当的响应。

  7. 聊天记录缓存：类似 ChatGPT 的问答对话管理，将聊天记录缓存到本地，以便后续使用。

应用运行要求

  • Python 版本要求：应用需运行在 Python 3.10 及以上版本。
  • 使用环境配置：在本地或部署时，用户需执行 cp .env.template .env 并在 .env 文件中设置凭证。此外，还可以通过设置系统环境变量或在 Streamlit 上托管时存储于 .streamlit/secrets.toml 中。
  • 身份验证：若凭证已设置，用户可简单地在身份验证界面点击“提交”，无需再次输入凭证。
  • 配置修改：若需要启动应用，建议修改 datachad/backend/constants.py 中的配置，如启用高级选项。
  • 排除故障：若数据无法加载，用户可随时提交 Issue 或 PR 以协助改进。

界面预览

DataChad 的界面直观友好，用户体验极佳，功能也在不断改进。

待办事项

DataChad 项目目前已实现的一些功能包括：重构工具、添加选择模型和嵌入的选项、本地/私有模式、多文件上传、模块解耦、删除本地模式、加载/删除知识库、流式响应、展示检索上下文、重构 UI、引入智能 FAQ 等。

未来计划包含：

  • 使用临时文件替换已下载的文件存储。
  • 添加用户创建和登录功能。
  • 为每个用户提供聊天历史功能。
  • 实现所有 I/O 的异步化。
  • 设置 FastAPI 路由和后端应用。
  • 实施规范的前端（React 或其他）。
  • 应用容器化。

DataChad 项目不仅对技术爱好者是一个学习的良好平台，也欢迎更多开发者参与贡献，共同提升其功能和性能。

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