Beschreibung
ResearchGPT ist ein Projekt, das einen LLM-basierten Forschungsassistenten anbietet, der es Benutzern ermöglicht, sich in konversationellen Interaktionen mit Forschungsarbeiten zu beschäftigen. Die Anwendung ist als einfache FastAPI-App konzipiert und bietet eine klare Schnittstelle für Benutzer, um ihre eigenen PDF-Dokumente hochzuladen oder Links zu online gehosteten PDFs bereitzustellen.
Nach Erhalt eines PDFs verarbeitet ResearchGPT dieses, indem es den Textinhalt extrahiert. Dieser extrahierte Text wird dann zur Erstellung von Embeddings verwendet, die numerische Darstellungen der Bedeutung des Textes sind. Diese Embeddings werden lokal mit Redis gespeichert. Die Anwendung nutzt dann die OpenAI API zur Verarbeitung von Benutzeranfragen. Wenn eine Frage zu der Forschungsarbeit gestellt wird, verwendet ResearchGPT die Embeddings, um relevante Textabschnitte zu finden, und generiert basierend auf diesen Informationen eine Antwort.
Ein Hauptmerkmal von ResearchGPT ist seine Fähigkeit, Quellenangaben zu liefern. Für jeden Teil der generierten Antwort gibt es den spezifischen Quelltext und die entsprechende Seitenzahl aus dem Original-PDF zurück. Dies gewährleistet Transparenz und ermöglicht es den Benutzern, die Informationen leicht zu überprüfen. Das Projekt wurde von mukulpatnaik entwickelt und ist auf GitHub gehostet.
Obwohl das ursprüngliche Repository archiviert ist, ist eine fortschrittlichere Version kostenlos unter chat.portal.so verfügbar, mit Plänen, diese Open Source zu machen. Das Projekt erfordert Python, FastAPI und Redis für die lokale Speicherung von Embeddings. Benutzer benötigen einen OpenAI API-Schlüssel, um die Anwendung auszuführen, der als Umgebungsvariable gesetzt werden kann. Die Installation umfasst das Klonen des Repositories, die Installation von Abhängigkeiten über pip und die Einrichtung von Redis.
Dieses Tool ist besonders nützlich für Forscher, Studenten und alle, die schnell Informationen aus mehreren Forschungsarbeiten extrahieren und verstehen müssen, ohne sie vollständig zu lesen. Es optimiert den Prozess der Literaturrecherche und Informationsbeschaffung, indem es einen direkten, konversationellen Zugriff auf den Inhalt akademischer Dokumente ermöglicht.
ResearchGPT's Kernfunktionen
LLM-basierter Forschungsassistent
Konversationelle Schnittstelle für Forschungsarbeiten
PDF-Textextraktion
Generierung von Texteinbettungen
OpenAI API-Integration
Abruf von Quellenangaben und Seitenzahlen
FastAPI-Anwendungsframework
Lokale Speicherung von Embeddings mit Redis
Unterstützung für Online-PDF-Links
Unterstützung für vom Benutzer hochgeladene PDFs
Erste Schritte mit ResearchGPT
Klonen: git clone https://github.com/mukulpatnaik/researchgpt.git
Abhängigkeiten installieren: cd researchgpt && pip install -r requirements.txt
Redis einrichten: Installieren Sie Redis und starten Sie den Server (z. B. 'redis-server' unter MacOS)
API-Schlüssel konfigurieren: Setzen Sie die Umgebungsvariable OPENAI_API_KEY
Ausführen: uvicorn main:app --reload
ResearchGPT's Anwendungsfälle
- Analyse von Forschungsarbeiten
- Literaturrecherche
- Informationsgewinnung
- Akademische Fragen und Antworten
- Dokumentenzusammenfassung
