Query-Bot은 PDF, 텍스트 파일, 워드 문서에서 문서 수집, 텍스트 조각화, 벡터 임베딩을 통합하여 검색 가능한 인덱스를 구축합니다. LangChain과 OpenAI GPT-3.5 Turbo를 활용하여 사용자 질문에 관련 문장을 검색하고 간결한 답변을 생성합니다. Streamlit 기반 UI를 통해 사용자는 파일 업로드, 대화 기록 추적 및 설정 조정이 가능합니다. 로컬 또는 클라우드 환경에 배포 가능하며, 커스텀 에이전트와 지식 기반의 확장 가능한 프레임워크를 제공합니다.

Chat-With-CUHKSZ는 CUHKSZ 지식 베이스에 기반한 도메인 특화 챗봇을 쉽게 구축할 수 있는 파이프라인을 제공합니다. 리포지토리를 클론한 후, 사용자들은 OpenAI API 자격 증명을 구성하고, 캠퍼스 PDF, 웹 페이지, 연구 논문 등의 문서 소스를 지정합니다. LlamaIndex는 문서 전처리와 인덱싱을 통해 효율적인 벡터 저장소를 만듭니다. LangChain은 검색과 프롬프트를 조율하여 대화형 인터페이스 내에서 관련 답변을 제공합니다. 이 아키텍처는 사용자 정의 문서 추가, 프롬프트 전략 조정, Streamlit 또는 파이썬 서버로 배포하는 것도 지원하며, 선택적 의미 검색 기능, 쿼리 로그 기록, 다른 대학으로의 확장도 최소한의 설정으로 가능합니다.

이 프로젝트는 OpenAI의 Autogen 프레임워크와 Streamlit 프론트엔드를 활용한 완전한 기능의 고객 서비스 AI 에이전트를 선보입니다. 사용자 문의는 맞춤형 에이전트 파이프라인을 통해 라우팅되고, 대화 컨텍스트를 유지하며, 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다. 개발자는 리포지토리를 쉽게 복제하고, OpenAI API 키를 설정하며, 웹 UI를 실행하여 봇의 기능을 테스트 또는 확장할 수 있습니다. 코드는 프롬프트 설계, 응답 처리, 외부 서비스와의 통합을 위한 명확한 구성 포인트를 포함하며, 고객 지원 챗봇, 헬프데스크 자동화 또는 내부 Q&A 도우미 개발에 적합한 다목적 기반입니다.