Chat-With-CUHKSZは、CUHKSZの知識ベースに基づくドメイン固有のチャットボットを構築するためのシンプルなパイプラインを提供します。リポジトリをクローンした後、ユーザーはOpenAI APIの認証情報を設定し、キャンパスのPDFやウェブページ、論文などの資料源を指定します。LlamaIndexを用いてドキュメントを前処理およびインデックス化し、効率的なベクトルストアを作成します。LangChainが検索とプロンプトの調整を管理し、会話形式で適切な回答を提供します。カスタムドキュメントの追加やプロンプト戦略の微調整、StreamlitやPythonサーバーを用いた展開をサポートします。また、セマンティックサーチの拡張、クエリの記録、他大学への拡張も最小限の設定で可能です。

このプロジェクトは、LlamaIndexを利用したリトリーバル拡張AIエージェントの包括的なフレームワークを示しています。ドキュメントの取り込みとベクターストアの作成から始まり、コンテキストに基づく質疑応答のためのカスタムエージェントループを定義します。LlamaIndexの強力なインデックス作成・検索機能を活用し、任意のOpenAI互換の言語モデルを統合、プロンプトテンプレートをカスタマイズし、CLIインタフェースを通じて会話フローを管理できます。そのモジュラーアーキテクチャはさまざまなデータコネクタ、プラグイン拡張、動的応答のカスタマイズをサポートし、企業向けの知識アシスタント、インタラクティブチャットボット、研究ツールの迅速なプロトタイピングを可能にします。このソリューションは、Pythonでのドメイン固有のAIエージェント構築を効率化し、スケーラビリティ、柔軟性、簡単な統合を確保します。

LlamaIndex は、開発者が大型言語モデルを活用するアプリケーションを作成できる革新フレームワークです。カスタムデータソースを接続するためのツールを提供することで、LlamaIndex は生成AIアプリケーションにおいてデータを効果的に活用できるようにします。さまざまな形式とデータタイプをサポートしており、プライベートおよびパブリックデータソースのシームレスな統合と管理を可能にします。これにより、ユーザーのクエリに正確に応答したり、文脈データを使用してタスクを実行するインテリジェントなアプリケーションを構築することが容易になり、運用効率が向上します。