Context-Aware Chatbot：PDF内容理解に特化した対話型AIシステム

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Context-Aware Chatbot：PDF内容理解に特化した対話型AIシステム

Context-Aware Chatbot：PDF内容理解に特化した対話型AIシステム

Context-Aware Chatbotは、大型言語モデル（LLM）を活用したコンテキスト認識型の質問応答システムです。ユーザーがPDFドキュメントをアップロードすると、その内容に基づき自然言語で質問が可能。高度な埋め込みと情報検索技術により、文脈に沿った的確な回答を実現します。Flaskを用いたバックエンドAPIとReact+Material-UIのフロントエンドで構成され、Dockerで簡単にデプロイ可能なフルスタックアプリケーションです。

https://github.com/Sanjay9921/Context-Aware-Chatbot

概要

Context-Aware Chatbotは、PDFドキュメントの内容を理解し、ユーザーからの自然言語による質問に対してコンテキストを踏まえた回答を返す質問応答システムです。大型言語モデル（LLM）を中心とした技術基盤を持ち、PDFアップロードから情報抽出、質問応答までを一貫してサポート。バックエンドはPythonのFlaskでAPIを提供し、フロントエンドはReactとMaterial-UIで構築されています。Dockerによるコンテナ化により環境構築や展開が容易で、フルスタックのAIアプリケーションとして実用性に優れています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • PDFドキュメントのアップロード機能を備え、内容を解析可能
  • 自然言語での質問受付と、それに対する文脈に即した回答生成
  • FlaskによるRESTful API設計でバックエンドを実装
  • ReactとMaterial-UIを用いたユーザーフレンドリーなフロントエンド
  • Dockerコンテナにより環境依存を排除し、容易なデプロイを実現

技術的なポイント

本プロジェクトの中核は大型言語モデル（LLM）を活用した「コンテキスト認識型質問応答システム」です。まずユーザーはPDFファイルをアップロードし、システムはその内容をテキストとして抽出。埋め込み（embedding）技術を使いドキュメント内の情報をベクトル化し、高速かつ精度の高い情報検索を可能にしています。このベクトル検索により、質問に関連する文脈情報を適切に抽出し、LLMに渡すことで的確な回答を生成します。

バックエンドはFlaskで構築されており、APIエンドポイントを通じてアップロード処理や質問応答のリクエストを管理。Pythonの豊富な自然言語処理ライブラリと連携しつつ、処理の効率化と拡張性を両立しています。フロントエンドはReactとMaterial-UIを採用し、直感的なUIでユーザーが簡単に操作可能。PDFアップロードから質問入力、回答表示までをスムーズに行えます。

さらに、Dockerを用いたコンテナ化により、依存関係の衝突や環境差異による問題を解消。開発環境や本番環境へ容易に展開でき、チーム開発や運用面の利便性を高めています。全体として、最新のAI技術とウェブ技術を組み合わせ、実用性とユーザビリティを兼ね備えたフルスタック型のAI質問応答システムとして設計されています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: Git管理対象外ファイル指定
  • README.md: プロジェクト概要とセットアップ手順等の説明
  • backend/: FlaskベースのAPIおよび自然言語処理ロジックを含むバックエンド実装
  • compose/: Docker Compose設定ファイル群。複数コンテナの連携を管理
  • documents/: ユーザーがアップロードしたPDFファイルの保管ディレクトリ

その他、設定ファイルや依存関係管理ファイルも含まれ、シンプルかつ機能的なデザインが特徴です。

まとめ

PDF内容に特化した実用的なコンテキスト認識対話AIシステムです。

リポジトリ情報：