Проект подготовлен командой '56' в рамках хакатона DeepHack.Agents
- Дарья Кашина
- Алексей Фирсов
- Александр Иваненков
На основании возможностей, которые предоставляют GigaChat и его SDK GigaChain, разработать собственного ИИ-ассистента, помогающего в научной деятельности.
При работе над новым исследованием аспирантам/научным сотрудникам необходимо делать обзор уже существующих исследований. Как правило это делается при помощи баз типа Google Scholar по ключевым словам.
Здесь можно подробнее прочитать о том, как и где делается обзор исследований. Помимо Google Scholar есть такие источники как:
Из большинства источников можно получить информацию по API (за исключением Google Scholar и Scopus).
Поэтому мы решили создать ИИ-ассистента, который при помощи агента и RAG-технологии мог бы искать информацию сначала в векторной БД/по API и давать ссылки на источники, а если ответ не найден, обращался бы к LLM GigaChat. Задача реализована частично, но имея работающий MVP у нас есть возможность в дальнейшем развить его в полноценный и многофункциональный продукт.
Второстепенной задачей было оповещение о грантах и конкурсах по заданной тематике (например, с сайта fasie.ru), чтобы молодые ученые могли своевременно узнавать о событиях, связанными с их темой. Данная задача не была реализована.
Мы создали ИИ-ассистента в виде телеграм-бота, который может отвечать на запрос пользователя через агента. Агент для ответа использует векторную БД Chroma (для MVP мы наполнили базу статьями по квантовой физике, а также выдуманной информацией из области химии, чтобы у нас была возможность проверить, что ИИ-ассистент действительно обращается в базу данных, а не к LLM), а если ответа в БД нет, обращается к LLM GigaChat. Тем самым может отвечать не только на научные, но и на общие вопросы.
Демонстрация готового продукта:
ИИ-ассистент реализован в виде бота, открывается по ссылке и запускается командой /start. Также дополнительно можно узнать, как работать с ИИ-ассистентом, используя команду /help
Установка и запуск чат-бота через терминал
- Склонируйте репозиторий
https://github.com/daria-kashina/AI-assistant.git - Создайте новое виртуальное окружение
python3 -m venv название_окружения - Активируйте его
source название_окружения/bin/activate(mac) - Установите зависимости
pip install -r requirements.txt - Запустите чат-бота
python3 -m main
Структура
Prod:
agent.py - скрипт запуска агента
database_preparation.py - скрипт для подготовки векторной БД
example.txt - текстовый файл для наполнения БД
main.py - скрипт запуска ИИ-ассистента в Telegram
requirements.txt - файл с зависимостями проекта
Файлы наработок (не используются в текущей prod-версии):
agent_diff.py - агент с попыткой добавления учета контекста диалога и поиска ближайшего подходящего ответа в векторной БД
agent_check.py - проверка agent_diff.py в терминале
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent