FastAPI DocGPT: sistema de Q&A e processamento de documentos PDF baseado em FastAPI

Introdução geral

O FastAPI DocGPT é um sistema de teste de documentos baseado em FastAPI que permite aos usuários carregar arquivos PDF e fazer testes com base no conteúdo do documento. O sistema usa a tecnologia de incorporação da OpenAI para incorporar o conteúdo do documento em um banco de dados vetorial, o Qdrant, para permitir perguntas e respostas inteligentes. Os usuários podem carregar documentos e fazer perguntas por meio da interface API, e o sistema retornará respostas inteligentes com base no conteúdo do documento.

Lista de funções

• Carregamento de PDFOs usuários podem fazer upload de arquivos PDF, que são processados e armazenados no banco de dados de vetores.
• sistema de perguntas e respostasOs usuários podem fazer perguntas com base no conteúdo do PDF carregado e o sistema retornará respostas inteligentes.
• Documentação da APIDocumentação da API: fornece documentação de API gerada automaticamente por meio do Swagger para conveniência dos desenvolvedores.
• Compartilhamento de recursos entre domíniosSuporte a CORS, permitindo solicitações de front-end de diferentes domínios.

Usando a Ajuda

Instalação e configuração

1. armazém de clones

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

2. Configuração de um ambiente virtual

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

3. Instalação de dependências

   pip install -r requirements.txt
   

4. Configuração de variáveis de ambiente No diretório raiz do projeto, crie o arquivo .env e adicione chaves de API para OpenAI e Qdrant:

   OPENAI_API_KEY=sua-openai-api-key
   QDRANT_URL=seu-qdrant-url
   QDRANT_API_KEY=seu-qdrant-api-key
   

Diretrizes para uso

1. Iniciando o aplicativo FastAPI

   uvicorn app:app --reload
   

   Isso iniciará o aplicativo FastAPI com o http://127.0.0.1:8000 Prestação de serviços.

2. Carregar arquivos PDF aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.) /upload-pdf/ Os pontos de extremidade fazem upload de arquivos PDF:

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

   O sistema processa o arquivo PDF e incorpora seu conteúdo ao banco de dados vetorial.

3. colocar aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.) /ask-question/ Os pontos finais levantam questões:

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

   O sistema retorna respostas inteligentes com base no conteúdo do documento.

Estrutura do projeto

• app.pyArquivo principal do aplicativo FastAPI: O arquivo principal do aplicativo FastAPI que contém os pontos de extremidade da API para o sistema de upload de PDF e de perguntas e respostas.
• utils.pyContém funções utilitárias para processar arquivos PDF, enviar embeddings para bancos de dados vetoriais e recuperar respostas de embeddings.
• .env Arquivo: gerencia chaves de API para OpenAI e Qdrant.

biblioteca de dependências (computação)

• FastAPIUsado para criar APIs da Web.
• Cliente QdrantUsado para armazenar e recuperar documentos incorporados.
• LangChainPara processar PDFs e incorporações.
• OpenAIpara gerar respostas de modelos de incorporação e IA.
• PyPDFLoaderExtração de texto: Usado para extrair texto de arquivos PDF.
• Middleware CORSCORS: lida com o compartilhamento de recursos entre domínios (CORS), permitindo solicitações de front-end de diferentes domínios.
• dotenvGerenciar variáveis de ambiente (como chaves de API).

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