【langchain实战】开源项目-RasaGPT
1、概述
1.1 什么是rasa
1.2 选择RasaGPT的原因
- 使用FastAPI创建你自己的专有bot端点,包括文档上传和“训练”流程。
- 如何将Langchain/LlamaIndex和Rasa集成。
- 与LLM库的库冲突和元数据传递。
- 支持在MacOS上运行Rasa的Docker化。
- 通过ngrok实现与聊天机器人的反向代理。
- 使用你自己的定制模式的pgvector,而不是使用Langchain高度偏见的PGVector类。
- 在Rasa和你自己的后端/应用程序之间添加多租户(Rasa本身不支持此功能)、会话和元数据。
2、快速安装
# 获取代码
git clone https://github.com/paulpierre/RasaGPT.git
cd RasaGPT## 设置.env文件
cp .env-example .env# 编辑您的.env文件并添加所有必要的凭证
make install ailed to solve with frontend dockerfile.v0: failed to create LLB definition: unexpected status code [manifests 3.8-slim]: 403 Forbidden
ERROR: Service 'rasa-credentials' failed to build : Build failed
make[2]: *** [rasa-start] Error 1
make[1]: *** [rasa-train] Erro
4、RasaGPT特性
4.1 完整应用程序和 API
- LLM 使用 Langchain 对任意语料库进行“学习”•通过 FastAPI上传文档并进行“训练”
- 支持文档版本控制,上传时自动执行“重新训练”
- 可通过 FastAPI和 SQLModel自定义异步端点和数据库模型
- 机器人可确定是否需要人工干预
- 机器人可根据用户问题和响应自动生成标签
- 包含完整的 API 文档,包括 Swagger 和 Redoc•包含 PGAdmin,以便您浏览数据库
- 自动在启动时生成 Ngrok端点,因此始终可以通过 https://t.me/yourbotname 访问您的机器人
- 利用 Postgres 自带的功能和 pgvector 实现嵌入式相似度搜索
- 包含 虚拟数据,供您进行测试和实验•无限多的用例,包括帮助台、客户支持、测验、电子学习、地下城与巨龙等
4.2 Rasa 集成
4.3 灵活性
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