Dr.KHU : 의료 상담 챗봇 🤖

Advanced Dr.KHU using LlamaIndex 🦙

Introduction

아래의 이미지는 Medium - Corca : LLM Multi Agent: Customer Service를 기깔나게 자동화하는 방법에서 발췌한 이미지입니다. 해당 이미지와 동일한 기능을 하도록 코드를 개선하고 있는 중입니다.

1. Leader Agent가 Key Point Analyzer Agent에게 복잡한 질문을 간단한 여러 개의 Sub-question으로 나눠달라고 요청합니다.
2. Leader Agent가 Sub-question 목록을 받으면 각각의 Sub-question에 대하여 Question Answerer Agent을 생성하고 답해달라고 요청합니다.
3. 이때 Question Answerer Agent는 각 Sub-question에 필요한 정보를 Vector Store에서 찾아와서 이를 참고하여 답합니다.
4. Leader Agent는 각각의 Sub-Question에 대한 답을 합하여 사용자 질의에 대한 답을 생성하고, Reviewer Agent에게 검토해달라고 요청합니다.
5. Reviewer Agent는 Leader Agent로부터 전달받은 답변에 대한 피드백을 말합니다. Leader Agent는 그 피드백을 반영하여 최종 답변을 생성한 후 사용자에게 전달합니다.

How to use

1. 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

2. playwright 설치

playwright install

3. 라이브러리 설치

pip install -r requirements.txt

4. 데이터 크롤링

python crawling_faq.py

5. ChromaDB 생성

python upload.py

6. .env.example을 .env로 바꾸고 CO_API_KEY 입력

CO_API_KEY=your-api-key

7. streamlit 실행

streamlit run app.py