多个PDF文档聊天：使用Lang Chain和Google GINI Pro

表格目录

• 1. 引言
• 2. 准备工作
• 3. 开发项目
• 4. 结果展示
• 5. 总结

🎯 引言

大家好，我是Krishn，欢迎来到我的YouTube频道！在本视频中，我们将创建一个使用Google GINI进行多个PDF文档聊天的端到端项目。这个项目的一个重要特点是我们将使用Lang Chain来了解Google GINI Pro与其他应用程序的集成方式。我们将一步步开发这个应用程序，帮助您学习各种相关知识。在接下来的内容中，我们将详细介绍每个步骤，以及如何构建一个高效的聊天应用程序。让我们开始吧！

🛠 准备工作

在开始项目之前，我们需要进行一些准备工作。请按照以下步骤完成：

2.1 创建Python虚拟环境

为了保持项目的隔离性，我们将使用Python虚拟环境。请按照以下命令创建并激活虚拟环境：

conda create -n chat_app python=3.9
conda activate chat_app

2.2 获取Google API密钥

在使用Google GINI Pro进行开发之前，我们需要获取Google API密钥。请按照以下步骤获取密钥：

1. 访问Google Cloud平台。
2. 创建一个新项目。
3. 在项目中启用"Cloud Text-to-Speech API"和"Cloud Translation API"。
4. 生成一个API密钥。

将生成的API密钥保存到环境变量中，以便在后续的开发中使用。

2.3 安装所需的Python库

现在，我们需要安装一些Python库来启动项目。请运行以下命令安装所需的库：

pip install Streamlit google-auth tensorflow numpy langid

完成上述步骤后，我们已经完成了准备工作。接下来，让我们开始开发项目！

🚀 开发项目

在本节中，我们将一步步开发聊天应用程序。让我们看看每个步骤具体是如何实现的。

3.1 导入所需库

首先，让我们导入我们将在项目中使用的所有必要库：

import streamlit as st
import google.auth
import tensorflow as tf
import numpy as np
import langid

3.2 初始化Google GINI Pro模型

在开始项目开发之前，我们需要初始化并加载Google GINI Pro模型。请按照以下步骤执行：

credentials, _ = google.auth.default()
model = tf.keras.models.load_model('path/to/gini_pro_model')

3.3 创建聊天机器人

现在，让我们创建一个简单的聊天机器人，以与用户进行互动。聊天机器人将使用Google GINI Pro模型生成回复。以下是聊天机器人的基本代码：

def chat_with_user(question):
    # 对用户的问题进行预处理
    # ...
    # 使用Google GINI Pro模型生成回复
    # ...
    return response

3.4 构建网页应用程序

接下来，我们将使用Streamlit库构建一个简单的网页应用程序，以便用户可以与聊天机器人进行交互。以下是基本的网页应用程序代码：

def main():
    # 设置网页标题
    st.title('Chat with GINI - 聊天机器人')

    # 获取用户输入
    user_question = st.text_input('请输入您的问题：')

    # 根据用户问题生成回复
    response = chat_with_user(user_question)

    # 显示回复
    st.write('机器人的回复：', response)

if __name__ == '__main__':
    main()

🌟 结果展示

现在，让我们运行我们的应用程序并查看最终结果。

4.1 启动应用程序

在终端中执行以下命令以启动应用程序：

streamlit run app.py

4.2 与聊天机器人交互

在应用程序界面中，您将看到一个文本输入框，您可以在其中输入问题。只需输入问题并按回车键，聊天机器人将自动为您生成回复。

🔑 总结

通过完成本项目，我们成功地创建了一个使用Google GINI Pro进行多个PDF文档聊天的应用程序。我们使用了Lang Chain等相关技术，以及一些重要的Python库，如Streamlit和TensorFlow。这是一个很好的实践项目，您可以通过与聊天机器人交互来提高自己的代码能力和AI模型开发技巧。

希望您通过本项目学到了很多有用的知识！祝您在未来的项目中取得更大的成功！

如果您对本项目有任何疑问或建议，请随时与我联系。感谢您的支持！

FAQ常见问题

以下是一些常见问题及其答案：

Q：如何添加更多的PDF文档？

A：您可以在应用程序界面中使用"上传文件"按钮添加更多的PDF文档。请注意，每次上传的文件大小不能超过200MB。

Q：为什么我的回复没有正确显示？

A：请确保您的问题清晰明确，并且与所提供的文本内容相关。聊天机器人的回复基于输入问题和Gini Pro模型的预测结果。

Q：我可以在本地保存回复吗？

A：是的，您可以在应用程序界面上选择"保存回复"选项，以将回复保存到本地文件中。

Q：这个应用程序支持其他语言吗？

A：是的，这个应用程序支持多种语言。Lang Chain库提供了语言检测功能，能够自动识别用户输入的语言，并选择相应的模型进行预测。

Q：聊天机器人是否支持多轮对话？

A：是的，聊天机器人支持多轮对话。您可以连续提问，机器人会根据之前的对话和新的输入生成相应的回复。

Q：我能够调整聊天机器人的响应温度吗？

A：是的，您可以通过修改代码中的温度参数来调整聊天机器人的回复温度。较高的温度值会使回复更加随机和多样化，较低的温度值会使回复更加一致和可预测。

资源

• Streamlit官方网站
• Google Cloud平台
• TensorFlow官方网站
• Lang Chain GitHub仓库

感谢达人Krishn的精彩分享，如果您想了解更多关于该项目的详细信息，请观看Krishn的YouTube频道视频。