FastAPI DocGPT: FastAPI-basiertes System zur Verarbeitung von PDF-Dokumenten und für Fragen und Antworten

Allgemeine Einführung

FastAPI DocGPT ist ein FastAPI-basiertes Dokumenten-Quizsystem, das es Benutzern ermöglicht, PDF-Dateien hochzuladen und sie auf der Grundlage des Dokumenteninhalts zu befragen. Das System nutzt die Einbettungstechnologie von OpenAI, um Dokumentinhalte in eine Vektordatenbank, Qdrant, einzubetten und so intelligente Fragen und Antworten zu ermöglichen. Die Benutzer können Dokumente hochladen und über die API-Schnittstelle Fragen stellen, woraufhin das System intelligente Antworten auf der Grundlage des Dokumenteninhalts zurückgibt.

Funktionsliste

• PDF-UploadBenutzer können PDF-Dateien hochladen, die verarbeitet und in der Vektordatenbank gespeichert werden.
• Frage- und AntwortsystemBenutzer können auf der Grundlage des hochgeladenen PDF-Inhalts Fragen stellen, und das System gibt intelligente Antworten zurück.
• API-DokumentationBietet automatisch generierte API-Dokumentation durch Swagger für die Bequemlichkeit der Entwickler.
• Domänenübergreifende gemeinsame Nutzung von RessourcenCORS-Unterstützung: Ermöglicht Front-End-Anfragen aus verschiedenen Domänen.

Hilfe verwenden

Installation und Einrichtung

1. Klon-Lager

   git clone https://github.com/shaheryaryousaf/fastapi-docgpt
   cd fastapi-docgpt
   

2. Einrichten einer virtuellen Umgebung

   python3 -m venv venv
   Quelle venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
   

3. Installation von Abhängigkeiten

   pip install -r anforderungen.txt
   

4. Umgebungsvariablen konfigurieren Erstellen Sie im Stammverzeichnis des Projekts die Datei .env Datei und fügen Sie API-Schlüssel für OpenAI und Qdrant hinzu:

   OPENAI_API_KEY=Ihr-openai-api-key
   QDRANT_URL=Ihre-qdrant-url
   QDRANT_API_KEY=Ihr-qdrant-api-key
   

Richtlinien für die Verwendung

1. Starten der FastAPI-Anwendung

   uvicorn app:app --reload
   

   Dadurch wird die FastAPI-Anwendung mit dem http://127.0.0.1:8000 Erbringung von Dienstleistungen.

2. Hochladen von PDF-Dateien passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.) /upload-pdf/ Endpunkte laden PDF-Dateien hoch:

   curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/upload-pdf/" -F "file=@yourfile.pdf"
   

   Das System verarbeitet die PDF-Datei und bettet ihren Inhalt in die Vektordatenbank ein.

3. setzen. passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.) /ask-question/ Endpunkte werfen Fragen auf:

   curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/ask-question/" -H "Content-Type: application/json" -d '{"Frage": "Ihre Frage"}'
   

   Das System liefert intelligente Antworten auf der Grundlage des Inhalts des Dokuments.

Struktur des Projekts

• app.pyFastAPI: Die Hauptanwendungsdatei von FastAPI, die die API-Endpunkte für den PDF-Upload und das Q&A-System enthält.
• utils.pyEnthält Dienstfunktionen zur Verarbeitung von PDF-Dateien, zum Senden von Einbettungen an Vektordatenbanken und zum Abrufen von Antworten aus Einbettungen.
• .env Datei: Verwaltet API-Schlüssel für OpenAI und Qdrant.

Bibliothek der Abhängigkeiten (Informatik)

• FastAPI: Wird zur Erstellung von Web-APIs verwendet.
• Qdrant-Kunde: Dient zum Speichern und Abrufen von Dokumenteneinbettungen.
• LangChainFür die Verarbeitung von PDFs und Einbettungen.
• OpenAI: zur Erzeugung von Einbettungs- und KI-Modellantworten.
• PyPDFLoaderExtrahiert Text aus PDF-Dateien.
• CORS-MiddlewareCORS (Cross-Domain Resource Sharing): Ermöglicht Front-End-Anfragen aus verschiedenen Domänen.
• dotenvVerwaltung von Umgebungsvariablen (z. B. API-Schlüssel).

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