Créez votre compagnon d'étude intelligent avec LangChain et OpenAI!

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Créez votre compagnon d'étude intelligent avec LangChain et OpenAI!

Table of Contents

  1. Introduction
  2. Setting Up the Environment
  3. Loading and Extracting Data from the PDF
  4. Splitting the Text into Smaller Documents
  5. Generating Practice Questions
  6. Using the Retrieval Question Answer Chain
  7. Setting up the Vector Database
  8. Initializing the Large Language Model
  9. Creating the Summarization Chain
  10. Generating Questions
  11. Retrieving Answers
  12. Conclusion
  13. FAQ

📚 Introduction

Aujourd'hui, nous allons créer un compagnon d'étude intelligent avec OpenAI et Lang chain. Cette application permettra de prendre du matériel d'étude à partir d'un PDF et de générer des questions et des réponses basées sur ce matériel d'étude. Vous en apprendrez davantage sur les chargeurs de PDF, les bases de données vectorielles, les résumés, les changements d'incorporation de mots, et bien plus encore. Mais avant de plonger dans le code, laissez-moi vous expliquer rapidement ce qui se passe sous le capot de l'application.

🛠️ Setting Up the Environment

Avant de commencer, nous devons mettre en place l'environnement nécessaire pour exécuter notre application. Nous utiliserons la bibliothèque Lang chain qui nécessite l'installation préalable de certaines dépendances. Assurez-vous d'avoir installé tous les packages nécessaires, tels que OpenAI et Chroma, et d'avoir configuré votre clé API OpenAI.

🔍 Loading and Extracting Data from the PDF

La première étape consiste à charger et extraire les données du PDF. Pour ce faire, nous utiliserons le chargeur de documents Pi PDF qui nous permettra d'extraire le texte du PDF et d'ajouter des métadonnées supplémentaires, telles que les numéros de page. Nous initialiserons le chargeur en spécifiant le chemin du fichier PDF, puis nous utiliserons la fonction load() pour charger les données extraites.

✂️ Splitting the Text into Smaller Documents

Une fois que nous avons extrait le texte du PDF, nous devons le diviser en de plus petits documents afin de pouvoir travailler efficacement avec un modèle de langage. Nous utiliserons le constructeur de texte tokenisé de Lang chain pour cette tâche. Il nous permet de spécifier la taille maximale des morceaux en nombre de tokens. Nous initialiserons le constructeur en spécifiant notre modèle de langage, la taille des morceaux et le chevauchement des morceaux. Ensuite, nous utiliserons la fonction split_text() pour diviser réellement le texte.

❓ Generating Practice Questions

Maintenant que nous avons divisé le texte en plus petits documents, nous pouvons générer des questions de pratique. Pour cela, nous utiliserons une chaîne de résumé personnalisée dans Lang chain. Nous devons créer des instructions personnalisées pour poser des questions basées sur le matériel d'étude. Une fois les questions générées, nous les afficherons à l'écran.

🔁 Using the Retrieval Question Answer Chain

Maintenant que nous avons les questions, nous pouvons générer les réponses correspondantes en utilisant une chaîne de question-réponse par récupération. Cette chaîne comprend trois composants : une question, un modèle de langage et une base de données vectorielle. La base de données vectorielle stocke des embeddings de mots, qui sont des représentations numériques du sens sémantique d'un texte donné. Nous utiliserons la base de données vectorielle Chroma pour stocker les embeddings. La chaîne de question-réponse récupère les documents les plus pertinents par rapport à la question, puis utilise ces morceaux de texte spécifiques et la question initiale pour générer une réponse.

💡 Conclusion

Félicitations ! Vous venez de créer votre compagnon d'étude intelligent avec OpenAI et Lang chain. Vous avez appris à charger, extraire, diviser et générer des questions et des réponses basées sur du matériel d'étude à partir d'un PDF. Vous pouvez désormais utiliser cette application pour vous aider dans vos études et préparer vos examens de manière plus efficace.

❓ FAQ

Q: Comment puis-je obtenir la clé API OpenAI ? A: Vous pouvez obtenir votre clé API OpenAI en suivant les instructions fournies sur leur site officiel.

Q: Quels sont les packages nécessaires pour exécuter cette application ? A: Les packages nécessaires sont OpenAI, Chroma, et Lang chain. Assurez-vous de les installer avant de commencer.

Q: Comment puis-je personnaliser les instructions pour la génération de questions ? A: Vous pouvez personnaliser les instructions en modifiant les prompts dans le code. Il est recommandé d'inclure des informations sur le matériel d'étude et le but des questions.

Q: Comment puis-je améliorer les performances de la récupération des réponses ? A: Vous pouvez ajuster la taille des morceaux pour la récupération des réponses afin d'optimiser les performances et l'efficacité. Expérimentez avec différentes tailles pour trouver celle qui fonctionne le mieux pour vos besoins.

Q: Puis-je utiliser cette application avec d'autres types de documents que des PDF ? A: Oui, vous pouvez utiliser cette application avec d'autres types de documents en adaptant le code en conséquence. Vous devrez peut-être modifier le chargeur de documents et les méthodes d'extraction pour prendre en charge les formats de fichiers spécifiques.

Resources

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.