Que fait RAG-AI-Assistant ?
Assistant d'étude IA pour le résumé de documents et la réponse aux questions. Prend en charge les fichiers PDF, DOCX et PPT avec recherche sémantique et réponses alimentées par Gemini.
Fonctionnalités
- Résumé de documents : Générez automatiquement des résumés concis à partir de fichiers PDF, DOCX et PPT.
- Réponse aux questions : Posez des questions sur le contenu du document et obtenez des réponses précises.
- Recherche sémantique : Effectuez des recherches contextuelles dans les documents chargés.
- Alimenté par Gemini : Utilise le modèle Gemini de Google pour des réponses intelligentes et contextuelles.
Prérequis
- Python 3.8 ou supérieur
- Clé API Gemini
- Bibliothèques Python :
gemini,pypdf,python-docx,python-pptx,chromadb
Installation
-
Clonez le dépôt :
git clone https://github.com/Deepthi0496/RAG-AI-Assistant.git cd RAG-AI-Assistant -
Installez les dépendances :
pip install -r requirements.txt -
Définissez la clé API Gemini en tant que variable d'environnement :
export GEMINI_API_KEY="votre_cle_api"
Utilisation
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Exécutez le script principal :
python main.py -
Suivez les instructions à l'écran pour charger un document (PDF, DOCX ou PPT).
-
Utilisez les commandes disponibles :
summarize: Résume le document chargé.ask <votre question>: Posez une question sur le document.search <terme>: Effectuez une recherche sémantique dans le document.exit: Quittez l'application.
Exemple
Document chargé : exemple.pdf
> summarize
Résumé : Ce document traite des bases de l'apprentissage automatique...
> ask Quelle est la principale conclusion de l'étude ?
Réponse : L'étude conclut que l'apprentissage supervisé est le plus efficace...
> search apprentissage
Résultats de recherche : 1. Les algorithmes d'apprentissage supervisé...
Contribution
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Licence
Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.