Chat with Documents Using LLM
Developing RAG and Streamlit chatbots with LLMs for document-based Q&A. Enhance user engagement and streamline information retrieval.
探討如何使用 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 和 Streamlit 建立一個文件交談聊天機器人。這個聊天機器人可以回答使用者關於文件的問題，並提供相關的文件內容。
什麼是 RAG？
RAG 是一種自然語言處理 (NLP) 模型，它可以從大型文件集中檢索和生成文本。它可以用於各種應用，例如客服聊天機器人、文件摘要和文件搜尋等。
什麼是 Streamlit？
Streamlit 是一個 Python 框架，它可以用於建立交互式網頁應用程序。它可以用於資料科學、機器學習和資料視覺化等領域。
建立文件交談聊天機器人
以下是建立文件交談聊天機器人的步驟：
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安裝 RAG 和 Streamlit
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準備文件集
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建立 RAG 模型
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建立 Streamlit 應用程序
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整合 RAG 和 Streamlit
結論
在這篇文章中，我們探討了如何使用 RAG 和 Streamlit 建立一個文件交談聊天機器人。這個聊天機器人可以回答使用者關於文件的問題，並提供相關的文件內容。我們希望這篇文章能夠幫助您建立自己的文件交談聊天機器人。
