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 

Запуск API

1. Перейдите в папку проекта

2. Установите сертификаты Минцифры (для работы Гигачат API)

   cd llm
   curl -o russian_trusted_root_ca.crt "https://gu-st.ru/content/Other/doc/russiantrustedca.pem"

3. Создайте виртуальное окружение и активируйте его:

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

4. Установите зависимости

   pip install -r requirements.txt

   python -m nltk.downloader punkt_tab

5. Установите переменные окружения

   # Ключ для доступа к бд
   export QDRANT_API_KEY="qdrant_api_key"
   
   # Ключ для гигачат API
   export GIGA_KEY_PATH="gigakey.txt"

6. Запустите приложение

   python -m answer

Запуск через Docker

# Установка сертификатов
cd llm
curl -o russian_trusted_root_ca.crt "https://gu-st.ru/content/Other/doc/russiantrustedca.pem"

# Сборка образа
docker build -t my-fastapi-langchain .

# Поднятие контейнера
docker run -d \
  -p 127.0.0.1:8000:8000 \
  --name my-fastapi-langchain \
  -v "/Локальный/путь/до/chroma_db:/app/chroma_db" \
  -v "/Локальный/путь/до/gigakey.txt:/app/gigakey.txt:ro" \
  -e CHROMA_DIR="/app/chroma_db" \
  -e GIGA_KEY_PATH="/app/gigakey.txt" \
  -e APP_MODULE="answer.routes.base:app" \
  -e PYTHONPATH="/app" \
  my-fastapi-langchain  

ENV-file description

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