Dr.KHU : 의료 상담 챗봇 🤖
Introduction
아래의 이미지는 Medium - Corca : LLM Multi Agent: Customer Service를 기깔나게 자동화하는 방법에서 발췌한 이미지입니다. 해당 이미지와 동일한 기능을 하도록 코드를 개선하고 있는 중입니다.
- Leader Agent가 Key Point Analyzer Agent에게 복잡한 질문을 간단한 여러 개의 Sub-question으로 나눠달라고 요청합니다.
- Leader Agent가 Sub-question 목록을 받으면 각각의 Sub-question에 대하여 Question Answerer Agent을 생성하고 답해달라고 요청합니다.
- 이때 Question Answerer Agent는 각 Sub-question에 필요한 정보를 Vector Store에서 찾아와서 이를 참고하여 답합니다.
- Leader Agent는 각각의 Sub-Question에 대한 답을 합하여 사용자 질의에 대한 답을 생성하고, Reviewer Agent에게 검토해달라고 요청합니다.
- Reviewer Agent는 Leader Agent로부터 전달받은 답변에 대한 피드백을 말합니다. Leader Agent는 그 피드백을 반영하여 최종 답변을 생성한 후 사용자에게 전달합니다.
How to use
- 가상환경 설정
git clone https://github.com/whybe-choi/advanced-rag-project.git
cd advanced-rag-project
python -m venv venv
source venv/bin/activate
- playwright 설치
playwright install
- 라이브러리 설치
pip install -r requirements.txt
- 데이터 크롤링
python crawling_faq.py
- ChromaDB 생성
python upload.py
-
.env.example을.env로 바꾸고CO_API_KEY입력
CO_API_KEY=your-api-key
- streamlit 실행
streamlit run app.py