Ассистент

Создание Векторной БД с нуля

1. Установите зависимости

   pip install -r requirements.txt

2. Установите переменные окружения

   export QDRANT_API_KEY="qdrant_api_key"
   
   export COLLECTION_NAME='collection_name' # Используйте не занятое

3. Запустите скрипт

   cd scripts
   
   python create_qdrant_db.py 

Парсинг документов из bookstack в новую коллекцию в qdrant

export BOOKSTACK_TOKEN_ID = "BOOKSTACK_TOKEN_ID"
export BOOKSTACK_TOKEN_SECRET = "BOOKSTACK_TOKEN_SECRET"

export COLLECTION_NAME="name_for_new_qdrant_collection"

Запуск скрипта

python scripts/bookstack2qdrant.py

Запуск API

1. Перейдите в папку проекта

2. Создайте виртуальное окружение и активируйте его:

   python3 -m venv venv
   source ./venv/bin/activate  # На MacOS и Linux
   venv\Scripts\activate     # На Windows

3. Установите зависимости

   pip install -r requirements.txt

   python -m nltk.downloader punkt_tab

4. Установите переменные окружения

   # Ключ для доступа к бд
   export QDRANT_API_KEY="qdrant_api_key"
   
   # Токен ТГ Бота
   export BOT_TOKEN="BOT_TOKEN"
   
   # Токен YandexGPT
   export SERVICE_ACCOUNT_ID="FROM YAGPT"
   
   export KEY_ID="FROM YAGPT"
   
   export PRIVATE_KEY="FROM YAGPT"

5. Запустите приложение

   python -m answer

ENV-file description

• DB_DSN=postgresql://postgres@localhost:5432/postgres – Данные для подключения к БД