poetry install
以下のコマンドを実行し、環境変数を設定してください。 各 API キーについては、それぞれのサービスで取得してください。 * Google AI StudioのAPIキー(Vertex経由ではなくGoogle AI Studioを経由します) * Google Application Credential, Google Drive ID(ログを転送する機能を利用する場合必要となります) * Azure Text to SpeechのAPIキー * ELEVENLABSのAPIキー(声質変換を利用する場合)
cp .env.example .env
make up
make db/reset
PDF(を画像化した)ファイルを取得します。
poetry run python -m src.cli.import_pdf
poetry run python -m src.cli.import_docs_csv
poetry run python -m src.cli.save_faiss_knowledge_db
poetry run python -m src.cli.save_faiss_db
poetry run python -m src.cli.save_faiss_db --for-eval # 評価する際はtrain/test split用に --for-eval オプションを追加
poetry run python -m src.cli.rag_evaluation.evaluate
curl -X POST http://127.0.0.1:7200/reply --data-urlencode "inputtext=こんにちは" -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded"
APIサーバーに加えてstreamlitアプリを立ち上げることで、ローカルで音声合成や音声対話を試すことが出来ます。
make streamlit
streamlitアプリを上記のコマンドで立ち上げた後、ブラウザでhttp://localhost:8501にアクセスしてください。
ログイン情報は、./streamlit/auth.yml のusernameとパスワードを参照してください。
├── README.md
├── poetry.lock
├── pyproject.toml
├── pytest.ini
├── PDF # マニフェストデータ
│ ├── ...
│ └── 東京都知事選挙2024マニフェストデック.pdf
├── Text
│ └── ...
├── faiss_knowledge
├── faiss_knowledge_manifest_demo_csv_db
├── faiss_qa
├── faiss_qa_db
├── qa_datasets
├── log
│ └── ... # 対話ログ(csv, json)
├── src
│ └── ... # ソースコード
└── tests
└── ... # テストコード
音声合成に利用している azure-cognitiveservices-speech をダウンロードした時点で、Microsoft社のライセンスに同意したものとみなされます。
詳細はPyPI上のLicence informationを参照してください。