txtchat - 智能搜索与人工智能响应的集成指南

项目介绍：txtchat

txtchat 是一个利用检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, 简称 RAG）和大型语言模型（Large Language Models, 简称 LLM）技术构建的智能搜索应用程序。这个项目的主要目标是革新传统的搜索方式，不仅仅是简单地提供搜索结果，而是能够通过智能方式提取、总结、翻译并转换内容，以生成更为准确和细致的回答。

项目特色

txtchat 添加了一组智能代理，可以与多种消息平台集成。这些代理或者角色通过一个自动化的账号进行消息响应，利用 AI 提供智能应答。工作流可通过大型或者小型语言模型来实现，甚至可以结合两者的优点。

安装指南

txtchat 最简单的安装方式是通过 pip 和 PyPI：

pip install txtchat

用户也可以直接从 GitHub 安装 txtchat，建议在 Python 虚拟环境中进行安装。支持 Python 3.8 及以上版本。

pip install git+https://github.com/neuml/txtchat

支持的消息平台

目前，txtchat 支持 Rocket.Chat 平台，该平台允许在本地环境中安装，而且基于 MIT 许可。用户可以使用 Docker Compose 快速启动一个本地的 Rocket.Chat 实例。将 txtchat 扩展到其他平台时，仅需为新平台创建一个 Agent 子类。

系统架构

txtchat 的每个角色都是一个代理和工作流的组合，决定了消息响应的类型。代理关联到消息平台的一个账户，而角色工作流是平台无关的。标准角色工作流可以在 txtchat-personas 库中找到，比如：

Wikitalk：与 Wikipedia 聊天
Summary：读取输入 URL 并总结文本
Mr. French：将输入文本翻译成法语

启动一个 txtchat 角色的示例命令如下：

export AGENT_URL=ws://localhost:3000/websocket
export AGENT_USERNAME=<Rocket Chat User>
export AGENT_PASSWORD=<Rocket Chat User Password>

python -m txtchat.agent wikitalk.yml

使用示例

txtchat 有几个使用示例的视频展示，例如 Wikitalk 视频列表，它展示了如何利用 Wikitalk 针对历史、体育、文化和科学等主题进行查询。

整合自有数据

如果希望将 txtchat 连接到自己的数据上，可以创建一个 txtai 工作流程并运行。例如，构建一个 Hacker News 索引工作流程，并定义一个交互角色来实现这一目标。通过示例代码展示如何构建和查询自制数据源的步骤。

这些丰富的功能和模块化设计，使得 txtchat 成为非常灵活且可扩展的搜索和对话系统，能够满足不同用户和应用场景的需求。

进一步阅读

更多关于 txtchat 的信息和更新，请访问 Introducing txtchat — Retrieval Augmented Generation (RAG) powered search 获取详细的说明和背景介绍。