Description
ResearchGPT est un projet qui propose un assistant de recherche basé sur un LLM, permettant aux utilisateurs d'engager des interactions conversationnelles avec des articles de recherche. L'application est construite comme une application FastAPI simple, offrant une interface claire aux utilisateurs pour télécharger leurs propres documents PDF ou fournir des liens vers des PDF hébergés en ligne.
Lors de la réception d'un PDF, ResearchGPT le traite en extrayant le contenu textuel. Ce texte extrait est ensuite utilisé pour créer des embeddings, qui sont des représentations numériques du sens du texte. Ces embeddings sont stockés localement à l'aide de Redis. L'application utilise ensuite l'API OpenAI pour traiter les requêtes des utilisateurs. Lorsqu'une question est posée sur l'article de recherche, ResearchGPT utilise les embeddings pour trouver les sections pertinentes du texte et génère une réponse basée sur ces informations.
Une caractéristique clé de ResearchGPT est sa capacité à fournir une attribution de source. Pour chaque partie de la réponse générée, il renvoie le texte source spécifique utilisé et le numéro de page correspondant du PDF original. Cela garantit la transparence et permet aux utilisateurs de vérifier facilement les informations. Le projet a été développé par mukulpatnaik et est hébergé sur GitHub.
Bien que le dépôt original soit archivé, une version plus avancée est disponible gratuitement sur chat.portal.so, avec des plans pour qu'elle soit open-source. Le projet nécessite Python, FastAPI et Redis pour le stockage local des embeddings. Les utilisateurs ont besoin d'une clé API OpenAI pour exécuter l'application, qui peut être définie comme variable d'environnement. L'installation implique de cloner le dépôt, d'installer les dépendances via pip et de configurer Redis.
Cet outil est particulièrement utile pour les chercheurs, les étudiants et toute personne ayant besoin d'extraire et de comprendre rapidement des informations à partir de plusieurs articles de recherche sans les lire en entier. Il rationalise le processus de revue de littérature et de récupération d'informations en permettant un accès direct et conversationnel au contenu des documents académiques.
Fonctionnalités principales de ResearchGPT
Assistant de recherche basé sur LLM
Interface conversationnelle pour articles de recherche
Extraction de texte PDF
Génération d'embeddings de texte
Intégration de l'API OpenAI
Récupération de citations sources et de numéros de page
Framework d'application FastAPI
Stockage local d'embeddings avec Redis
Support des liens PDF en ligne
Support des PDF téléchargés par l'utilisateur
Premiers pas avec ResearchGPT
Cloner : git clone https://github.com/mukulpatnaik/researchgpt.git
Installer les dépendances : cd researchgpt && pip install -r requirements.txt
Configurer Redis : Installer Redis et démarrer le serveur (par exemple, 'redis-server' sur MacOS)
Configurer la clé API : Définir la variable d'environnement OPENAI_API_KEY
Exécuter : uvicorn main:app --reload
Cas d'utilisation de ResearchGPT
- Analyse d'articles de recherche
- Revue de littérature
- Extraction d'informations
- Questions-réponses académiques
- Synthèse de documents
