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RAG-Chatbot: Intelligenter Assistent für Wirtschaftsprüfungsthemen

🎯 Projektübersicht

Der WP-RAG-Chatbot ist ein hochmoderner, KI-gestützter Assistent, spezialisiert auf Wirtschaftsprüfungsthemen. Basierend auf der RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert er fortschrittliche Technologien wie Google's Gemini Pro LLM mit optimierten Embedding-Modellen für präzise, kontextbezogene Antworten.

🌟 Kernfunktionen

  • Intelligente Themenerkennung & -verfolgung

    • Dynamische Erkennung von Themenwechseln
    • Kontinuierliche Kontextaktualisierung
    • Gewichtete Themenrelevanz
  • Innovative Sucharchitektur

    • Mehrstufiger hybrider Suchalgorithmus
    • Semantische und graphbasierte Suche
    • Statistische und keyword-basierte Analyse
    • Dynamische Gewichtungsanpassung
  • Fortschrittliche Qualitätssicherung

    • Automatische Qualitätsmetriken
    • Kontinuierliche Antwortoptimierung
    • Kontextuelle Relevanzprüfung
  • Benutzerfreundliches Interface

    • Adaptives Light/Dark Design
    • Intuitive Bedienelemente
    • Responsive Layoutanpassung

🛠 Technische Details

Verwendete Technologien

  • Frontend-Framework:

    • Streamlit (moderne Python Web-App)
    • Responsive CSS/HTML
    • Custom Theme Engine
  • KI & Machine Learning:

    • Google Gemini Pro LLM
    • Sentence-Transformers (multilingual-mpnet-base-v2)
    • Custom Neural Networks
  • Datenverarbeitung:

    • FAISS Vectorstore
    • SpaCy NLP Pipeline
    • NetworkX Graph Processing

Systemarchitektur

IntelligentRAGChatbot (Kernmodul)

  • Funktionen:

    • Konversationsmanagement
    • Themenverfolgung
    • Hybride Suchkoordination
  • Features:

    • Cache-Optimierung
    • Performance-Monitoring
    • Fehlerbehandlung

EnhancedHybridSearcher

  • Suchstrategien:

    • Semantische Ähnlichkeitssuche
    • Graphbasierte Traversierung
    • BM25 Keyword-Matching
    • Statistische Analyse
  • Optimierungen:

    • Multi-Stage Caching
    • Adaptive Gewichtung
    • Parallele Verarbeitung

ResponseGenerator

  • Antwortgenerierung:

    • Kontextuelle Templating
    • Dynamische Formatierung
    • Qualitätssicherung
  • Funktionen:

    • Intent-basierte Anpassung
    • Automatische Korrektur
    • Style-Konsistenz