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zvz07/Ancient_Books

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Ancient_Books

Ancient_Books,基于书生浦语的古籍解读+边缘检测SDK调用

技术亮点

  • 借由RAG技术与多模态生成技术的力量,我们倾心打造了一款既具娱乐性又富含教育意义,充满趣味性和互动性的视频生成平台,在孩子们阅读《十万个为什么》系列丛书时,进一步激发他们的好奇心,培养更好的观察能力、思考能力和表达能力,成为开启孩子智慧大门的一把钥匙。
  • 两种LLM{appbuilder+ERNIEBot}接口: 充分运用百度文心一言的AIGC能力
  • 两种RAG框架: Langchain & LlamaIndex
  • RAG创新点: 新型向量数据库存储策略
  • 多模态生成: 文本、语音和视频,也支持语音输入
  • 流式输出交互UI: 在线生成,快速响应
  • 预生成图片, tts和视频, 提高体验

以上亮点为我们项目的完整功能,并没有完全开源,请为我们的项目Star以便关注最新更新

主要文件功能介绍

GPU环境只需把faiss-cpu改为faiss-gpu即可, 可以加快建库

  • web_demo.py: Gradio Demo
  • data_full/dataset/Astronomical_dataset.json: 展示了示例数据, 我们只放置了10个QA数据,由于十万数据有数据隐私协议,书中包含的图片并没有开源,该数据只是展示我们的数据结构
  • faiss_index_langchain_full_ernie/bm25retriever.pkl: 采用 BM 25 Retriever方案的数据库,这里我们只开源了使用Langchain建的库
  • rag_full/rag_langchain.py: Langchain建库代码

有关宣传资料

B站视频: 【 LIC2024 RAG赛道智慧启迪绘】"十万个所以"团队 有关介绍视频

启动部署方法

环境搭建

这里建议使用conda重新建立一个测试环境

# 搭建环境
conda create -n QiDiHui python=3.10
conda activate QiDiHui

# 克隆本项目
git clone https://github.com/chg0901/Public_QiDiHui.git

# 安装软件库
cd Public_QiDiHui
pip install -r requirements.txt

# 启动WebDemo
python web_demo.py

部署成功后截图

体验链接

  • 智慧启迪绘 基于文心erniebot 和千帆appbuilder 最新体验链接】

1.AIStudio主体验链接https://aistudio.baidu.com/application/detail/40487 2. OpenXLab 全功能版本https://openxlab.org.cn/apps/detail/chg0901/QiDiHui_appbuilder_V2

Star History

Star History Chart

Contributors: 十万个所以团队

团队成员来自RAG兴趣小组,分别是

    1. 来自韩国光云大学的 计算机工程博士生 程宏
    1. 来自 复旦大学的 NLP准研究生 高杨帆
    1. 来自上海海洋大学的 NLP本科毕业生 彭文博
    1. 毕业于南京大学的 算法工程师 房宇亮
    1. 来自昌吉学院 计算机科学与技术专业大三的 郭志航

团队过往开源项目

About

Ancient_Books,基于书生浦语2.5的古籍解读

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