AI-Powered-RAG-Assistant. GUI-приложение, ассистент с поддержкой двух режимов работы: OpenAI API и GigaChat

Используемые навыки AI Text-to-text Embedded System LLM Prompt Engineering OpenAI Retrieval-Augmented Generation

Описание

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ассистент с поддержкой двух режимов работы: OpenAI API и GigaChat от Сбера, реализован в виде GUI приложения.
Возможности
🤖 Два режима работы: OpenAI API (GPT-4o-mini) и GigaChat
🖥️ GUI приложение с графическим интерфейсом
💻 Консольные приложения для обоих режимов
📄 Загрузка документов через GUI с автоматическим созданием эмбеддингов
📚 Векторное хранилище на базе ChromaDB
💾 Кеширование ответов для оптимизации запросов
🔍 Семантический поиск по документам
📊 Статистика использования системы
📝 Оценка качества с помощью RAGAS

Решение

Использование:
GUI Приложение
Возможности GUI:
🔄 Переключение между режимами OpenAI API и GigaChat
💬 Интерактивный чат с историей диалога
📄 Загрузка собственных документов (.txt файлы)
🔢 Автоматическое создание эмбеддингов через OpenAI API
💾 Индикация ответов из кеша (оранжевым цветом)
📊 Просмотр статистики системы
🗑️ Управление кешем
⚡ Многопоточная обработка (не блокирует интерфейс)
Как использовать:

Выберите режим работы (OpenAI API или GigaChat)
Нажмите "Инициализировать"
(Опционально) Загрузите свои документы через кнопку "Загрузить документы"
Введите вопрос в поле ввода
Нажмите Enter или кнопку "Отправить"

Результат

Оценка качества (RAGAS)
Для оценки качества RAG-системы:

Метрики:
Context Precision - точность контекста
Faithfulness - достоверность ответов
Answer Relevancy - релевантность ответов

Технологии
LLM: OpenAI GPT-4o-mini / GigaChat
Векторная БД: ChromaDB
Embeddings: sentence-transformers
Кеширование: SQLite
Оценка: RAGAS framework