dropbox-ai-chat

dropbox-ai-chat

AI驱动的Dropbox和OneDrive文档智能搜索工具

dropbox-ai-chat项目是一款面向Dropbox和OneDrive用户的AI驱动云存储文档管理工具,提供实时智能搜索和总结功能。这个开源项目支持大型非结构化文档的智能检索,利用OpenAI语言模型实现多文档搜索和新文件即时索引。用户可通过Docker、Conda或源代码三种方式部署,快速获取所需信息,显著提升文档管理效率。

Dropbox AI ChatOneDriveLLMAI搜索文档摘要Github开源项目

Dropbox AI 聊天

从您的 Dropbox 中的私人大型非结构化文档中快速总结内容并实时获取所需信息。同样的工具也可以用于 OneDrive

演示

看看这个工具是如何工作的:

Dropbox AI 搜索工具演示

如您所见,这个 LLM 应用程序能够从多个非结构化文档(如不同国家的税务信息)中进行 AI 驱动的搜索,并在您将文件上传到云存储后立即实时索引输入数据。

如何运行该工具

有 3 种方法可以运行该应用程序:

使用 Conda 运行

如需实时分步演示(约 7 分钟),请查看下面的视频:

YouTube 演示视频缩略图

使用 Docker 运行

  1. 在项目根目录创建 .env 文件,复制并粘贴以下配置。将 OPENAI_API_TOKEN 配置值替换为您的密钥 {OPENAI_API_KEY},并将 DROPBOX_LOCAL_FOLDER_PATH 替换为 Dropbox 文件夹所在的路径 {REPLACE_WITH_DROPBOX_FOLDER_PATH}。例如,如果当前项目文件夹是 DROPBOX-SEARCH-TOOL,您可以导航到主目录中的 Dropbox 路径:../Dropbox/documents。其他属性可以选择性更改,默认即可。
OPENAI_API_TOKEN={OPENAI_API_KEY} EMBEDDER_LOCATOR=text-embedding-ada-002 EMBEDDING_DIMENSION=1536 MODEL_LOCATOR=gpt-3.5-turbo MAX_TOKENS=200 TEMPERATURE=0.0 DROPBOX_LOCAL_FOLDER_PATH={REPLACE_WITH_DROPBOX_RELATIVE_PATH}
  1. 在项目根文件夹中,打开终端并运行 docker compose up
  2. Docker 安装成功后,在浏览器中访问 localhost:8501

从源代码运行

先决条件

  1. 确保您的机器上安装了 Python 3.10 或更高版本。
  2. 下载并安装 Pip 来管理项目包。
  3. 创建一个 OpenAI 账户并生成一个新的 API 密钥:要访问 OpenAI API,您需要创建一个 API 密钥。您可以通过登录 OpenAI 网站 并导航到 API 密钥管理页面来完成此操作。
  4. 使用您的 Dropbox/OneDrive 账户。

然后,按照以下简单步骤安装并开始使用示例应用程序。

步骤 1:克隆仓库

使用 git clone 命令后跟仓库的 URL 来完成此操作:

git clone https://github.com/pathway-labs/dropbox-ai-chat

接下来,导航到项目文件夹:

cd dropbox-ai-chat

步骤 2:设置环境变量

在项目根目录创建 .env 文件,复制并粘贴以下配置,并将 {OPENAI_API_KEY} 配置值替换为您的密钥。

OPENAI_API_TOKEN={OPENAI_API_KEY} HOST=0.0.0.0 PORT=8080 EMBEDDER_LOCATOR=text-embedding-ada-002 EMBEDDING_DIMENSION=1536 MODEL_LOCATOR=gpt-3.5-turbo MAX_TOKENS=200 TEMPERATURE=0.0 DROPBOX_LOCAL_FOLDER_PATH="../../../mnt/c/Users/bumur/Dropbox/documents"

将 DROPBOX_LOCAL_FOLDER_PATH 替换为您的本地 Dropbox 文件夹路径,您也可以选择性地自定义其他值。

步骤 3(可选):创建新的虚拟环境

在同一文件夹中创建一个新的虚拟环境并激活该环境:

python -m venv pw-env && source pw-env/bin/activate

步骤 4:安装应用程序依赖

安装所需的包:

pip install --upgrade -r requirements.txt

步骤 5:运行 Pathway API

通过运行 main.py 启动应用程序:

python main.py

步骤 6:运行 Streamlit UI

您可以通过运行 Streamlit 应用程序 streamlit run ui.py 命令单独运行 UI。它会自动连接到 Pathway 的后端 API,您将看到 UI 前端在浏览器上运行。

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