PDF RAG Chatbot

Ứng dụng chatbot thông minh sử dụng RAG (Retrieval-Augmented Generation) để trả lời câu hỏi về nội dung tài liệu PDF bằng tiếng Việt.

📋 Mô tả

Dự án này là một chatbot được xây dựng bằng Streamlit, sử dụng:

• LangChain: Framework để xây dựng ứng dụng LLM
• Groq API: LLM model (Llama 3.1 8B Instant) để tạo phản hồi
• Chroma: Vector database để lưu trữ embeddings
• HuggingFace Embeddings: Model tiếng Việt để tạo embeddings

✨ Tính năng

• 📄 Upload và xử lý file PDF
• 🔍 Semantic chunking để chia nhỏ tài liệu
• 💬 Chatbot trả lời câu hỏi dựa trên nội dung PDF
• 🇻🇳 Hỗ trợ tiếng Việt
• 🎯 RAG (Retrieval-Augmented Generation) để tìm kiếm thông tin chính xác

🚀 Cài đặt

Yêu cầu

• Python 3.8 trở lên
• Groq API Key (lấy tại https://console.groq.com/)

Các bước cài đặt

1. Clone repository

git clone https://github.com/trannam1084/RAG-Chatbot.git
cd "RAG-Chatbot"

2. Tạo virtual environment (khuyến nghị)

python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate

3. Cài đặt dependencies

pip install -r requirements.txt

4. Tạo file .env Tạo file .env trong thư mục gốc với nội dung:

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here

5. Chạy ứng dụng

streamlit run chatbot_app.py

Ứng dụng sẽ mở tại http://localhost:8501

📖 Hướng dẫn sử dụng

1. Upload PDF: Chọn file PDF từ sidebar và nhấn "Xử lý PDF"
2. Đặt câu hỏi: Nhập câu hỏi về nội dung tài liệu vào ô chat
3. Nhận trả lời: Chatbot sẽ trả lời dựa trên thông tin trong PDF

🛠️ Công nghệ sử dụng

• Streamlit: Framework web app
• LangChain: LLM framework
• Groq: LLM API
• Chroma: Vector database
• HuggingFace: Embedding models

📄 License

Dự án này được tạo cho mục đích học tập và nghiên cứu.

👥 Tác giả

• Trần Hải Nam

---