Query-BotはPython、LangChain、Streamlitで構築されたオープンソースのチャットアプリです。OpenAIのGPT-3.5 Turboを利用してユーザー提供のドキュメントを取り込み、インデックス化し、クリーンなウェブインターフェースを通じてインタラクティブでコンテキストに基づく質問応答を可能にします。
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Query-Bot
Query-BotはPython、LangChain、Streamlitで構築されたオープンソースのチャットアプリです。OpenAIのGPT-3.5 Turboを利用してユーザー提供のドキュメントを取り込み、インデックス化し、クリーンなウェブインターフェースを通じてインタラクティブでコンテキストに基づく質問応答を可能にします。
フィーチャー
Query-Botとは？
Query-Botはドキュメントの取り込み、テキストのセグメンテーション、ベクトル埋め込みを統合し、PDF、テキストファイル、Wordドキュメントから検索可能なインデックスを構築します。LangChainとOpenAI GPT-3.5 Turboを使用し、関連するドキュメントの一部を抽出し、簡潔な回答を生成します。StreamlitベースのUIでは、ファイルのアップロード、会話履歴の追跡、設定の調整が可能です。ローカルまたはクラウド環境に展開でき、カスタムエージェントや知識ベースのための拡張性あるフレームワークを提供します。
誰がQuery-Botを使うの？
- ソフトウェア開発者
- データサイエンティスト
- 研究者
- ビジネスアナリスト
- 教育者
Query-Botの使い方は？
- ステップ1：レポジトリをクローンし、ディレクトリに移動
- ステップ2：pip install -r requirements.txt で依存関係をインストール
- ステップ3： OPENAI_API_KEY 環境変数を設定
- ステップ4：ドキュメントを準備し、指定のフォルダに配置
- ステップ5： streamlit run app.py でアプリを起動
- ステップ6：表示されたローカルURLを開き、ドキュメントへのクエリを開始
プラットフォーム
- web
- mac
- windows
- linux
Query-Botの主な特長・利点
コア機能
- PDF、テキスト、Wordからのドキュメント取り込み
- 埋め込みによるベクトルインデックス作成
- StreamlitによるインタラクティブチャットUI
- コンテキストに基づく質問応答
- 設定可能なチェーンおよびインデックス設定
利点
- カスタムQAボットの迅速な展開
- ノーコードのドキュメント問い合わせインターフェース
- オープンソースの拡張性
- 複数のドキュメントフォーマットに対応
- 強力なGPT-3.5 Turboモデルを活用
Query-Botの主な使用ケース・アプリケーション
- 顧客サポートのナレッジベース検索
- チーム内の内部ドキュメント検索
- 学術研究アシスタント
- eラーニングおよびトレーニングコンテンツの質問応答
- 法務およびコンプライアンスドキュメントの探索
Query-BotのFAQs
Query-Bot会社情報
Query-Bot のレビュー
5/5
Query-Botの主な競合と代替品は？
- LlamaIndex
- Haystack
- LangChain Chatbot Templates
- Chatbot UI
- DocuQA
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