Wie Man Einen PDF-Chatbot Mit MistralAI, Gradio, Streamlit und Panel Erstellt

‍

Einleitung

In der heutigen digitalen Ära hat die künstliche Intelligenz (KI) zahlreiche Bereiche unseres Lebens revolutioniert, darunter auch die Art und Weise, wie wir mit Dokumenten interagieren. Eine der spannendsten Entwicklungen in diesem Bereich ist die Möglichkeit, Chatbots zu erstellen, die in der Lage sind, Fragen zu PDF-Dokumenten zu beantworten. Dieser Artikel bietet eine umfassende Anleitung zur Erstellung eines solchen Chatbots mithilfe von MistralAI, Gradio, Streamlit und Panel.

Was ist MistralAI?

MistralAI ist ein in Frankreich ansässiges Unternehmen, das sich auf die Bereitstellung von offenen Modellen für die Entwickler-Community konzentriert. MistralAI zeichnet sich durch sein Engagement für Open-Source-Entwicklung aus und bietet Modelle unter der Apache 2.0-Lizenz an. Diese Modelle stehen sowohl als vortrainierte als auch als feinabgestimmte Versionen zur Verfügung.

Die Grundlagen der Erstellung eines PDF-Chatbots

Die Erstellung eines PDF-Chatbots umfasst mehrere Schritte, darunter das Einrichten der Umgebung, das Lesen und Speichern von PDF-Daten, das Aufteilen von Dokumenten in kleinere Abschnitte, das Erstellen von Einbettungen und das Bauen der Benutzeroberfläche.

Einrichten der Umgebung

Zunächst müssen die notwendigen Bibliotheken und Pakete installiert werden, einschließlich Streamlit und MistralAI. Dies kann durch Eingabe der folgenden Befehle in der Kommandozeile erfolgen:

```
pip install streamlit
pip install mistralai
```

Lesen und Speichern der PDF-Daten

Um den Inhalt eines PDF-Dokuments zu lesen, kann eine PDF-Lesebibliothek wie PyPDF verwendet werden. Der gelesene Inhalt wird in einer geeigneten Struktur für die weitere Verarbeitung gespeichert.

Aufteilen der Dokumente in kleinere Abschnitte

Um die Effektivität des Chatbots bei der Beantwortung von Benutzeranfragen zu gewährleisten, ist es notwendig, die Dokumente in kleinere Abschnitte zu unterteilen. Dies kann durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) erreicht werden. RAG hilft dabei, relevante Informationen aus dem Dokument zu extrahieren und zu verwenden.

Erstellen von Einbettungen

Einbettungen sind numerische Darstellungen von Texten in einem Vektorraum. Sie helfen dem Modell, die Bedeutung von Wörtern zu verstehen und ähnliche Bedeutungen zusammenzuführen. Die Einbettungen können mit der Einbettungs-API von MistralAI erstellt werden.

Bauen der Benutzeroberfläche

Die Benutzeroberfläche des Chatbots kann mit dem Streamlit-Framework erstellt werden. Streamlit ermöglicht die einfache Erstellung interaktiver Webanwendungen für Machine Learning und Datenwissenschaft. Hier ist ein Beispielcode zum Erstellen der Benutzeroberfläche:

```
import streamlit as st

def main():
   st.title("PDF Chatbot")
   st.write("Laden Sie Ihr PDF-Dokument hoch und stellen Sie Fragen dazu.")
   
   uploaded_file = st.file_uploader("Wählen Sie eine Datei aus", type="pdf")
   
   if uploaded_file is not None:
       # Hier wird der PDF-Inhalt gelesen und verarbeitet
       pass
   
   user_question = st.text_input("Stellen Sie Ihre Frage:")
   
   if user_question:
       # Hier wird die Antwort generiert und angezeigt
       pass

if __name__ == "__main__":
   main()
```

Beispiele aus dem Mistral Cookbook

MistralAI bietet eine Reihe von Beispielprojekten im sogenannten "Mistral Cookbook", die zeigen, wie Chatbots mit verschiedenen Frameworks erstellt werden können. Hier sind drei bemerkenswerte Beispiele:

Gradio

Gradio ist ein benutzerfreundliches Framework zur Erstellung interaktiver Maschinenlern-Interfaces. Ein Beispiel für die Integration von MistralAI mit Gradio finden Sie im Mistral Cookbook auf GitHub.

Streamlit

Streamlit ist ein weiteres leistungsfähiges Framework zur Erstellung von Webanwendungen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Ein detailliertes Beispiel für die Verwendung von Streamlit mit MistralAI ist ebenfalls im Mistral Cookbook verfügbar.

Panel

Panel ist ein flexibles Dashboarding- und App-Framework, das sich hervorragend zur Erstellung interaktiver Datenanwendungen eignet. Auch hierfür bietet das Mistral Cookbook ein umfassendes Beispiel.

Schlussfolgerung

Die Erstellung eines PDF-Chatbots mithilfe von MistralAI, Gradio, Streamlit und Panel ermöglicht eine effiziente und interaktive Art der Dokumenteninteraktion. Durch die Schritte des Einrichtens der Umgebung, Lesens und Speicherns von PDF-Daten, Aufteilens der Dokumente in kleinere Abschnitte und Erstellens von Einbettungen können Entwickler leistungsfähige Chatbots erstellen, die auf Benutzeranfragen präzise antworten können. Dank der Beispiele im Mistral Cookbook ist der Einstieg in diese Technologie einfacher denn je.

Bibliographie:

- https://twitter.com/sophiamyang/status/1800453474855047305
- https://twitter.com/Panel_org/status/1800535765014999148
- https://medium.com/bitgrit-data-science-publication/build-an-ai-chatbot-with-mistralai-streamlit-4f58d7fe4a22
- https://github.com/lalanikarim/ai-chatbot
- https://github.com/benthecoder/chatpdf
- https://www.linkedin.com/pulse/how-mistral-ai-streamlit-can-help-you-build-ai-based-chatbot-f8cic
- https://github.com/SonicWarrior1/pdfchat
- https://www.youtube.com/watch?v=s8Xz_ag-m-0