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| title: RAG-Chatbot-WP | |
| emoji: 🤖 | |
| colorFrom: blue | |
| colorTo: indigo | |
| sdk: streamlit | |
| sdk_version: 1.41.1 | |
| app_file: main.py | |
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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 |