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rag-postgres-openai-python

使用OpenAI与PostgreSQL构建智能聊天应用

创建一个基于Web的聊天应用,利用OpenAI模型回答PostgreSQL数据库中的问题。前端使用React和FluentUI,后端采用Python和FastAPI。该项目支持在Azure上部署,通过Azure Developer CLI工具进行操作。主要功能包括结合向量搜索与全文搜索的混合搜索,以及将用户查询转换为SQL条件等。可通过GitHub Codespaces或VS Code Dev Containers快速启动,本地开发需配置Azure CLI、Node.js、Python、PostgreSQL和Docker等工具。

azure-search-openai-javascript - ChatGPT结合Azure AI搜索的智能数据检索解决方案
Azure AI SearchAzure OpenAIAzure部署ChatGPTGithub开源项目数据检索
该项目展示了如何使用Azure OpenAI和Azure AI搜索创建类似ChatGPT的体验,结合检索增强生成模式实现数据索引和检索。项目包含聊天和问答界面,支持用户评估响应的可信度,并提供数据准备和提示构建选项。项目组件包括搜索服务、索引服务和前端Web应用,支持包括GitHub Codespaces和VS Code Remote Containers的多种部署方式,方便用户体验和配置。
chat-to-your-database - 实验性AI应用,利用自然语言查询SQL数据库
GithubLLMOPENAI_API_KEYSQL数据库实验性应用开源项目自然语言查询
一个主要测试大型语言模型(LLM)通过自然语言查询SQL数据库能力的实验性应用程序。需要在.env.local文件中添加OPENAI_API_KEY才能使用。页面提供了清晰的安装和运行指南、示例数据库以及实际操作的视频演示,帮助用户快速入门。
rag-gpt - 集成前端、后端及管理控制台能够快速部署智能客服系统
GithubLLMRAG-GPT后台管理开源项目智能客服系统部署
RAG-GPT项目允许用户利用Flask, LLM及RAG快速启动一个智能客服系统,整合了前端、后端和管理控制台。支持多种知识库的集成,配置灵活,界面友好,可在五分钟内部署生产级会话服务。适用于需要高效、高可定制的客服解决方案的业务。RAG-GPT为企业提供了一个多面的、易于配置的智能客服平台,支持Docker直接部署或源代码部署,兼容多种大型语言模型(Large Language Models),如OpenAI的GPT和Moonshot,满足各型企业的需求。
azure-search-openai-demo - 通过 Azure OpenAI 和 Azure AI Search 打造个性化的 ChatGPT 应用
Azure AI搜索Azure OpenAIAzure账户要求GithubPython开源项目部署
该项目演示如何利用 Azure OpenAI 和 AI Search,配合 Python 开发具有私有数据驱动的 ChatGPT 类应用。提供全方位部署和运行指导,支持多种交互界面与文件格式。适用于企业员工查询内部信息,包括但不限于政策、职位描述,同时支持图像处理和语音互动功能,增强企业内部沟通效率。
chatgpt-pgvector - 强化领域特化知识应用的AI聊天工具
ChatGPTGithubOpenAI APISupabase向量搜索嵌入式向量开源项目
chatgpt-pgvector是一款基于OpenAI嵌入式API与pgvector数据库技术的AI聊天应用,通过将文本数据转换为向量并执行向量搜索,有效提高了在专业领域的问答准确性与相关性。该项目利用Nextjs和Supabase平台,优化用户体验并增强聊天应用的整体功能。
rag-chatbot - RAG聊天机器人 支持多PDF智能对话和灵活部署
GithubGradioHuggingfacePDF聊天RAG开源项目本地运行
rag-chatbot项目采用检索增强生成(RAG)技术,实现了与多个PDF文档的智能交互。系统支持本地运行和Kaggle环境,可灵活选择Huggingface或Ollama的各类模型。其特色功能包括多PDF并行处理、跨语言对话潜力和简易部署流程。项目持续优化中,未来将引入高级文档管理和ReAct Agent等功能,适用于研究、教育和企业等多种场景。
chatgpt-knowledge-base-chatbot - 使用个人数据打造的OpenAI ChatGPT聊天机器人,涵盖多种技术栈与功能
GithubMongoDBNode.jsOpenAi ChatGPTPythonReact开源项目
该项目开发了一个利用个人数据进行上下文回答的 ChatGPT 聊天机器人,采用的技术包括 Node.js、Python、MongoDB 和 React。功能包括用户管理、与机器人长期对话、自定义索引、自动重试 API 错误以及调整和查看模型参数。项目即将开源,欢迎加入讨论和协作。
rag - 高效检索增强生成系统RAG实现
GithubLLMRAGtxtai向量搜索图搜索开源项目
RAG with txtai项目实现了一个基于Streamlit的检索增强生成应用。系统集成了向量RAG和图RAG两种方法,通过控制语言模型的上下文来增强回答的准确性。项目支持Docker容器和Python虚拟环境部署,可灵活添加自定义数据并通过环境变量配置模型参数。这一versatile的RAG系统适用于广泛的知识检索和智能问答应用场景。
react-chatGPT-clone - React与GPT-3驱动的会话AI应用,具备多话题交流能力
GithubOpenAIReactTalkbot App上下文感知回答开源项目自然语言处理
该会话AI应用基于OpenAI的GPT-3语言模型,具备自然语言处理和上下文感知回复功能。前端采用React,后端通过Node.js与OpenAI API通信。项目需使用Node.js、npm和OpenAI账号,并支持Firebase集成。详细指南涵盖从克隆代码库到运行的每一步。欢迎贡献和支持。
rags - 使用自然语言从数据源创建RAG管道
GithubOpenAIRAGsStreamlit开源项目数据管道自然语言处理
RAGs是一个基于Streamlit的应用程序,使用自然语言从数据源创建RAG管道。用户可以描述任务和参数,查看和修改生成的参数,并通过RAG代理查询数据。项目支持多种LLM和嵌入模型,默认使用OpenAI构建代理。该应用程序提供了一个标准的聊天界面,能够通过Top-K向量搜索或总结功能满足查询需求。了解更多关于安装和配置的信息,请访问GitHub页面或加入Discord社区。
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