Paper-Chat은 arXiv ID를 이용하여 학술 논문에 대하여 대화할 수 있는 AI 챗봇입니다.
연구자, 학생들의 빠른 학습, 효율적인 실전 적용과 트렌드 분석 등을 위해 설계되었으며 복잡한 학술 내용을 쉽게 이해하고 탐색할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
- Docker, Docker Compose가 설치되어 있어야 합니다.
-
Repository를 가져오기
git clone https://github.com/alchemine/paper-chat.git cd paper-chat
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Docker-compose를 통해 cluster(entrypoint, elasticsearch cluster)를 구축하고 Streamlit 앱을 실행
docker-compose -f docker-compose.prd.yml up
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브라우저에서 Streamlit app에 접속
http://localhost:8501
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Repository를 가져오기
git clone https://github.com/alchemine/paper-chat.git cd paper-chat
-
Docker-compose를 통해 cluster(entrypoint, elasticsearch cluster)를 구축
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up
- 혹은, dev container를 사용
-
AzureChatOpenAI
를 사용할 경우,dev.env
파일에 필요한 환경변수가 설정되어 있어야 합니다.OPENAI_API_KEY=... # Needed if using Azure LLM AZURE_OPENAI_ENDPOINT=... AZURE_OPENAI_API_KEY=... OPENAI_API_VERSION=... AZURE_OPENAI_LLM_DEPLOYMENT_NAME=... AZURE_OPENAI_LLM_MODEL=... AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT=... AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_MODEL=...
OPENAI_API_KEY
를 적으면 OpenAI API Key 항목이 자동으로 해당 값으로 채워집니다.- OpenAI API Key에
azure
라고 치면AzureChatOpenAI
를 사용할 수 있습니다.
- 논문의 ID는
2004.07606
과 같은 형식을 하고 있습니다. https://arxiv.org/pdf/2004.07606
혹은https://arxiv.org/abs/2004.07606
등 ID를 식별할 수 있는 문자열을 입력받으면 ID가 자동으로 식별됩니다.
- 처음으로 논문에 대한 요약문을 생성하는 경우, 약 30초 정도의 시간이 소요됩니다.
- 이후부턴 기존에 생성된 요약문을 불러옵니다.
- 탐색을 위해 사용된 쿼리(
Queries
)와 참고한 내용(Contexts
)이 답변과 함께 출력됩니다. - 해당 내용을 참고하여 Hallucination이 발생하였는지 확인해보세요.
주요 개발 진행 상황은 Issues를 참고해주세요.