Groq LLMを活用したPDFチャットボット

概要

「Chat-with-PDF-using-Groq-LLM」は、ユーザーが複数のPDFファイルをアップロードし、その内容をもとに自然言語で質問できるチャットボットシステムです。Groq社の大規模言語モデル（LLM）であるGemma2-9b-Itなどを利用して、高度に文脈を理解した回答を生成します。さらに、sentence-transformerによるテキスト埋め込み技術とChromaDBという高速なベクトルデータベースを組み合わせることで、PDF内の情報を効率的かつ意味的に検索可能です。Pythonで構築されており、PDFドキュメントの内容理解や検索の自動化に役立つ実用的なAIソリューションとして注目されています。

主な特徴

複数PDFファイルのアップロードに対応し、ドキュメント全体からの質問応答を実現
GroqのGemma2-9b-Itなどの最先端大規模言語モデルを活用し、文脈を踏まえた詳細な回答を生成
sentence-transformerによるテキスト埋め込みとChromaDBによる高速かつ意味的な検索基盤を実装
Pythonで開発され、拡張性やカスタマイズが容易な設計

技術的なポイント

本プロジェクトの技術的な核となるのは、Groq社の大規模言語モデル（LLM）Gemma2-9b-Itの活用と、セマンティック検索のためのsentence-transformer埋め込みおよびChromaDBの組み合わせです。まず、ユーザーがPDFファイルをアップロードすると、PDFのテキスト情報を抽出し、文や段落単位に分割します。このテキスト断片をsentence-transformerでベクトル化し、高次元の意味空間にマッピングします。これにより、単純なキーワードマッチではなく、意味的に関連するテキストを高速に検索可能です。

ベクトル化したデータはChromaDBというベクトルデータベースに格納されます。ChromaDBは高速な近傍探索をサポートし、大量のドキュメントから関連する情報を迅速に抽出できるため、ユーザーの質問に対する応答性能を高めます。質問が入力されると、同様に質問文を埋め込み空間に変換し、ChromaDBで類似度の高いテキストを検索。得られた文脈情報をGroqのLLMに渡し、回答生成を行います。

GroqのLLMはGemma2-9b-Itなどの最先端モデルで、非常に大きなパラメータ数を持ちつつも高速かつ効率的な推論を可能にします。これによって、単なる抜き出し型の回答だけでなく、文脈や背景を踏まえた詳細かつ自然な言語での回答が可能です。さらに、Pythonでの実装により、既存のAI/MLライブラリとの親和性も高く、カスタマイズや機能拡張が容易です。

このように、本リポジトリは大規模言語モデルの能力とセマンティック検索技術を融合し、PDFドキュメントの内容理解を大幅に効率化・高度化しています。書類検索、契約書解析、学術論文の要約など多様な用途に応用できる点も魅力です。

まとめ

GroqのLLMとセマンティック検索を融合した革新的なPDFチャットボットです。