Демо-приложение для поиска информации

Это демо-приложение позволяет загружать файлы и искать информацию по ним, а также в интернете, используя OpenAI Agents SDK.

Особенности

• Управление векторными хранилищами: Создание, выбор и использование хранилищ OpenAI для файлов
• Загрузка файлов: Загружайте файлы для анализа через удобный интерфейс
• Интеграция с OpenAI Agents: Использует новую библиотеку openai-agents для оркестрации нескольких специализированных агентов
• Поиск в интернете: Встроенный инструмент веб-поиска для получения актуальной информации
• Поиск по файлам: Анализ загруженных файлов и поиск релевантной информации
• Observability: Полная интеграция с инструментами наблюдаемости OpenAI
• Чатовый интерфейс: Удобный интерфейс для взаимодействия с агентами

Установка

1. Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/yourname/OpenAI-File-Web-Search.git
cd OpenAI-File-Web-Search

2. Создайте виртуальное окружение:

python -m venv .venv

3. Активируйте виртуальное окружение:

• Windows:

.\.venv\Scripts\activate

• Linux/Mac:

source .venv/bin/activate

4. Установите зависимости:

pip install -r requirements.txt

5. Создайте файл .env и добавьте в него ваш API ключ OpenAI:

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
OPENAI_LOG_LEVEL=debug
AGENTS_ENABLE_TRACING=true

Запуск

1. Убедитесь, что виртуальное окружение активировано
2. Запустите приложение:

streamlit run app.py

3. Откройте браузер и перейдите по адресу: http://localhost:8501

Использование

1. Управление хранилищем:

   • В боковой панели выберите существующее хранилище или создайте новое
   • Нажмите "Использовать выбранное хранилище" или "Создать новое хранилище"
   • После выбора хранилища вы увидите список файлов в нем (если они есть)

2. Загрузка файла (необязательно):

   • Выберите файл через интерфейс загрузки
   • Нажмите кнопку "Загрузить файл"
   • Если файл с таким именем уже существует, вы можете выбрать использовать существующий или загрузить новую версию

3. Задавайте вопросы:

   • Используйте чатовый интерфейс для формулировки запросов
   • Система автоматически ищет в выбранном хранилище
   • Результаты из файлов дополняются актуальной информацией из интернета
   • Ответ форматируется в виде структурированного отчета с источниками

Архитектура

Приложение использует несколько специализированных агентов:

1. QueryAnalyzer: Анализирует запросы пользователя и определяет необходимость уточнений
2. FileSearcher: Специализируется на поиске информации в загруженных файлах
3. WebSearcher: Выполняет поиск актуальной информации в интернете
4. ReportGenerator: Формирует структурированный отчет на основе найденной информации

Инструменты наблюдаемости

В боковой панели доступна секция Observability, которая позволяет:

• Включить/выключить отображение логов
• Очистить логи
• Перейти к логам на платформе OpenAI для более подробного анализа
• Посмотреть информацию о текущем хранилище и загруженных файлах

Технические требования

• Python 3.9 или выше
• OpenAI API ключ с доступом к Assistants API и Vector Store API

Используемые библиотеки

• openai-agents: для работы с агентами OpenAI
• streamlit: для создания веб-интерфейса
• python-dotenv: для работы с переменными окружения
• openai: официальный клиент OpenAI API