Bu proje, Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarisini kullanarak, bir doküman koleksiyonu üzerinde çalışan interaktif bir web uygulamasıdır. Projenin ana amacı, docs/ klasöründeki tüm belgelere dayalı olarak kullanıcı sorularına akıllı cevaplar üretmektir. Arayüz, Streamlit kütüphanesi ile oluşturulmuştur.
ui.py- Ana Soru-Cevap Uygulaması (Streamlit Arayüzü)- Bu, projenin çalışan ana ürünüdür.
docs/klasöründeki tüm.mddosyalarını yükler.- Dokümanları, parçaları ve vektörleri önbelleğe (cache) alarak uygulamanın hızlı çalışmasını sağlar.
- Kullanıcıdan bir soru alır, RAG zincirini kullanarak cevap üretir ve sonucu ekranda gösterir.
Öncelikle gerekli Python kütüphanelerini kurun:
pip install -r requirements.txtProje ana dizininde .env adında bir dosya oluşturun ve içine Google AI Studio'dan aldığınız API anahtarınızı ekleyin:
GOOGLE_API_KEY="YOUR_GOOGLE_API_KEY_HERE"
Streamlit arayüzünü başlatmak için terminale aşağıdaki komutu yazın:
streamlit run ui.pyBu komut, varsayılan web tarayıcınızda yeni bir sekme açacak ve uygulamayı size sunacaktır. İlk çalıştırmada "Bilgi tabanı yükleniyor..." mesajını göreceksiniz. Bu işlem tamamlandıktan sonra uygulama sorularınızı cevaplamaya hazır olacaktır.
example docs source: https://www.oracle.com/tr/artificial-intelligence/generative-ai/retrieval-augmented-generation-rag/#what-is-rag