/Build-An-LLM-RAG-Chatbot-With-LangChain-Python

Build-An-LLM-RAG-Chatbot-With-LangChain-Python

Primary LanguagePython

🤖 Xây Dựng Chatbot AI với LangChain và Python

RAG PIPELINE

rag

📋 Yêu cầu hệ thống

🚀 Các bước cài đặt và chạy

Bước 1: Cài đặt môi trường

  • Khuyến nghị dùng python version 3.8.18.
  • Nên dùng conda, setup environment qua câu lệnh: conda create -n myenv python=3.8.18
  • Sau đó active enviroment qua câu lệnh: conda activate myenv
  • Mở Terminal/Command Prompt và chạy lệnh sau:
    • pip install -r requirements.txt

Bước 2: Tải xuống Ollama

  • Truy cập: https://ollama.com/download
  • Chọn phiên bản phù hợp với hệ điều hành
  • Cài đặt theo hướng dẫn
  • Chạy lệnh: ollama run llama2

Bước 3: Cài đặt và chạy Milvus Database

  1. Khởi động Docker Desktop
  2. Mở Terminal/Command Prompt, chạy lệnh: docker compose up --build

Option: Cài đặt attu để view data đã seed vào Milvus:

  1. Chạy lệnh: docker run -p 8000:3000 -e MILVUS_URL={milvus server IP}:19530 zilliz/attu:v2.4
  2. 2 Thay "milvus server IP" bằng IP internet local, cách lấy IP local:
    • Chạy lệnh: ipconfig hoặc tương tự với các hệ điều hành khác

Bước 4: Cấu hình OpenAI API

  1. Tạo file .env
  2. Truy cập OpenAI để lấy OPENAI_API_KEY:https://platform.openai.com/api-keys
  3. Thêm API key vào file .env:
  • OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here

Options: Cấu hình Langsmith:

  1. Truy cập langsmith để lấy LANGCHAIN_API_KEY: https://smith.langchain.com/
  2. Thêm 4 dòng sau vào .env:
  • LANGCHAIN_TRACING_V2=true
  • LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
  • LANGCHAIN_API_KEY="your-langchain-api-key-here"
  • LANGCHAIN_PROJECT="project-name"

Bước 5: Chạy ứng dụng

  1. Crawl data về local Mở Terminal/Command Prompt, di chuyển vào thư mục src cd src và chạy:
python crawl.py
  1. Seed data vào Milvus:
python seed_data.py

(Kiểm tra data đã aào Milvus chưa bằng cách truy cập: http://localhost:8000/#/databases/default/colletions <Nhớ để ý docker run -p 8000:3000 -e MILVUS_URL={milvus server IP}:19530 zilliz/attu:v2.4 để chắc chắn Milvus đang hoạt động >) 3. Run ứng dụng:

streamlit run main.py

💻 Cách sử dụng

1. Khởi động ứng dụng

  1. Đảm bảo Docker Desktop đang chạy
  2. Đảm bảo Ollama đang chạy với mô hình llama2
  3. Mở Terminal/Command Prompt, di chuyển vào thư mục src
  4. Chạy lệnh: streamlit run main.py

2. Tải và xử lý dữ liệu

Cách 1: Từ file JSON local

  1. Chọn tab "File Local" ở thanh bên
  2. Nhập đường dẫn thư mục chứa file JSON (mặc định: data)
  3. Nhập tên file JSON (mặc định: stack.json)
  4. Nhấn "Tải dữ liệu từ file"
  5. Đợi hệ thống xử lý và thông báo thành công

Cách 2: Từ URL

  1. Chọn tab "URL trực tiếp" ở thanh bên
  2. Nhập URL cần crawl dữ liệu
  3. Nhấn "Crawl dữ liệu"
  4. Đợi hệ thống crawl và xử lý dữ liệu

3. Tương tác với chatbot

  1. Nhập câu hỏi vào ô chat ở phần dưới màn hình
  2. Nhấn Enter hoặc nút gửi để gửi câu hỏi
  3. Chatbot sẽ:
    • Tìm kiếm thông tin liên quan trong cơ sở dữ liệu
    • Kết hợp kết quả từ nhiều nguồn
    • Tạo câu trả lời dựa trên ngữ cảnh
  4. Lịch sử chat sẽ được hiển thị ở phần chính của màn hình

4. Xem thông tin hệ thống

  • Theo dõi trạng thái kết nối Milvus ở thanh bên
  • Kiểm tra số lượng documents đã được tải
  • Xem thông tin về mô hình đang sử dụng

❗ Xử lý lỗi thường gặp

1. Lỗi cài đặt thư viện

  • Lỗi: ModuleNotFoundError
  • Cách xử lý: Chạy lại lệnh pip install cho thư viện bị thiếu

2. Lỗi Docker/Milvus

  • Lỗi: Không kết nối được Milvus
  • Cách xử lý:
    1. Kiểm tra Docker Desktop đang chạy
    2. Chạy lệnh: docker compose down
    3. Chạy lại: docker compose up --build

3. Lỗi OpenAI API

  • Lỗi: Invalid API key
  • Cách xử lý:
    1. Kiểm tra file .env đúng định dạng
    2. Xác nhận API key còn hiệu lực
    3. Kiểm tra kết nối internet

4. Lỗi khi tải dữ liệu

  • Lỗi: Không tải được dữ liệu
  • Cách xử lý:
    1. Kiểm tra đường dẫn file/URL
    2. Xác nhận file JSON đúng định dạng
    3. Kiểm tra quyền truy cập thư mục

💡 Lưu ý quan trọng

  • Docker Desktop phải luôn chạy khi sử dụng ứng dụng
  • Không chia sẻ OpenAI API key với người khác
  • Nên tải dữ liệu trước khi bắt đầu chat
  • AI có thể mất vài giây để xử lý câu trả lời
  • Nếu ứng dụng bị lỗi, thử refresh trang web

🆘 Cần hỗ trợ?

Nếu gặp vấn đề:

  1. Chụp màn hình lỗi
  2. Mô tả các bước dẫn đến lỗi
  3. Tạo issue trên GitHub

📚 Tài liệu tham khảo