https://github.com/Abdullahw72/langchain-chatbot-multiple-PDF
Langchain Chatbot for Multiple PDFs: Harnessing GPT and Free Huggingface LLM Alternatives위의 github 오픈소스는 PDF 를 업로드하면 그것을 읽어들여 chunk 로 분할하여 embedding 후 vector store 에 저장 후 질문 및 대답을 표현하는 streamlit UI 를 포함하고 있다. 가장 단순하면서도 langchain 을 활용하는 일반적인 유스케이스로 생각해서 선택했다.
이번주차에는 코드를 이해하고 로컬 환경에서 실행되고 결과를 일반 chatgpt 와 비교 할수 있도록 하였다. 기대하기로는 관련된 문서를 업로드한 방식이 보다 구체적인 답변을 얻기를 기대한다
영문으로 테스트 했으며 OpenRTB API Specification 문서를 업로드하여 기술적인 질문을 해보았다.
ChatGPT3.5
langchain embedding
향후 방향
학습을 위해서는 학습자가 질문하는게 하니라 메이트가 질문을 해야 한다. 메이트가 학습자에게 한 질문에 대해 메이트는 정답 채점을 할수 있을까?
학습을 목적으로 한 인풋, 아웃풋 형식에 대한 프롬프트는 어떻게 구성해야 할까?
코드 분석
t_template, user_template, css
from transformers import pipeline
def get_pdf_text(pdf_files):
text = ""
for pdf_file in pdf_files:
reader = PdfReader(pdf_file)
for page in reader.pages:
text += page.extract_text()
return text
def get_chunk_text(text):
text_splitter = CharacterTextSplitter(
separator = "\n",
chunk_size = 1000,
chunk_overlap = 200,
length_function = len
)
chunks = text_splitter.split_text(text)
return chunks
def get_vector_store(text_chunks):
# For OpenAI Embeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# For Huggingface Embeddings
# embeddings = HuggingFaceInstructEmbeddings(model_name = "hkunlp/instructor-xl")
vectorstore = FAISS.from_texts(texts = text_chunks, embedding = embeddings)
return vectorstore
def get_conversation_chain(vector_store):
# OpenAI Model
llm = ChatOpenAI()
# HuggingFace Model
# llm = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-xxl", model_kwargs={"temperature":0.5, "max_length":512})
memory = ConversationBufferMemory(memory_key='chat_history', return_messages=True)
conversation_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
llm = llm,
retriever = vector_store.as_retriever(),
memory = memory
)
return conversation_chain
def handle_user_input(question):
response = st.session_state.conversation({'question':question})
st.session_state.chat_history = response['chat_history']
for i, message in enumerate(st.session_state.chat_history):
if i % 2 == 0:
st.write(user_template.replace("{{MSG}}", message.content), unsafe_allow_html=True)
else:
st.write(bot_template.replace("{{MSG}}", message.content), unsafe_allow_html=True)
def main():
load_dotenv()
st.set_page_config(page_title='Chat with Your own PDFs', page_icon=':books:')
st.write(css, unsafe_allow_html=True)
if "conversation" not in st.session_state:
st.session_state.conversation = None
if "chat_history" not in st.session_state:
st.session_state.chat_history = None
st.header('Chat with Your own PDFs :books:')
question = st.text_input("Ask anything to your PDF: ")
if question:
handle_user_input(question)
with st.sidebar:
st.subheader("Upload your Documents Here: ")
pdf_files = st.file_uploader("Choose your PDF Files and Press OK", type=['pdf'], accept_multiple_files=True)
if st.button("OK"):
with st.spinner("Processing your PDFs..."):
# Get PDF Text
raw_text = get_pdf_text(pdf_files)
# Get Text Chunks
text_chunks = get_chunk_text(raw_text)
# Create Vector Store
vector_store = get_vector_store(text_chunks)
st.write("DONE")
# Create conversation chain
st.session_state.conversation = get_conversation_chain(vector_store)
if __name__ == '__main__':
main()