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 LlamaIndex를 사용하여 검색 강화 AI 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 프레임워크를 보여줍니다. 문서 인수와 벡터 저장소 생성부터 시작하여, 상황별 질문-응답을 위한 맞춤형 에이전트 루프를 정의합니다. LlamaIndex의 강력한 인덱싱 및 검색 기능을 활용하여 어떤 OpenAI 호환 모델도 통합하고, 프롬프트 템플릿을 사용자 정의하며, CLI 인터페이스를 통해 대화 흐름을 관리할 수 있습니다. 모듈형 아키텍처는 다양한 데이터 커넥터, 플러그인 확장 및 동적 응답 사용자 정의를 지원하여 기업용 지식 지원자, 인터랙티브 챗봇, 연구 도구의 신속한 프로토타이핑을 촉진합니다. 이 솔루션은 파이썬으로 도메인별 AI 에이전트 구축을 간소화하고 확장성, 유연성, 통합의 용이성을 보장합니다.

LlamaIndex는 개발자가 대규모 언어 모델을 활용하는 애플리케이션을 만들 수 있도록 하는 혁신적인 프레임워크입니다. 사용자 정의 데이터 소스를 연결하기 위한 도구를 제공함으로써 LlamaIndex는 생성 AI 애플리케이션에서 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 보장합니다. 다양한 형식과 데이터 유형을 지원하여 개인 데이터 및 공용 데이터 소스의 원활한 통합 및 관리를 가능하게 합니다. 이를 통해 사용자의 질의에 정확하게 응답하거나 문맥 데이터를 사용하여 작업을 수행하는 지능형 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있어 운영 효율성을 향상시킵니다.