Решение команды ГАМК

DEEPHACK.AGENTS

Разработай собственного ИИ-ассистента для науки на базе GigaChain

Решение:

Лучший научный ассистент

Функционал:

Агент диалога вопросно-ответной системы по статьям с сайта researchgate.net Парсинг+RAG (система вопрос ответов по выбранной научной тематике)

Команда:

Габиден Сагинтай (python backend)

Михаил Утробин (Data science)

Арсений Кульбако (Dart Flutter frontend)

Для запуска необходимо:

1. Отредактировать .env файл с переменными окружения

2. Заполнить переменную окружения sber_auth - токен GigaChat

3. Заполнить переменную окружения data_path - путь к создаваемой базе данных chroma db

4. Установить библиотеки

   pip install -r requirements.txt
   

5. Запуск полного примера (парсинг + RAG система)

   python parse_example.py
   

4. Запуск примера с диалогом по уже загруженным документам с сайта researchgate.net

   python rag_example.py