RAG-LLM

RAG-LLM, belgelere dayalı bir chatbot oluşturmayı hedefleyen bir projedir. Proje, farklı bileşenleri yönetmek için çeşitli modüller içermektedir.

Proje Yapısı

1. chatbot/

Bu klasör, chatbot'un temel bileşenlerini içerir:

• API anahtarı yönetimi
• Sistem talimatları (System Instructions)
• Sohbet geçmişi işleme

2. file_processing/

Bu klasör, farklı dosya formatlarını işlemek için kullanılan kodları içerir:

• PDF Okuma: PDF belgelerini okuma ve işleme
• CSV Okuma: CSV dosyalarından veri okuma (her satır tek bir belge olarak işlenir)
• Metin Bölme: Büyük metinleri daha küçük parçalara bölme
• Düzenleme ve ön işleme: Veriyi ChromaDB için hazırlama

Önemli: CSV dosyalarında her satır tek bir belge (document) olarak eklenir ve parçalanmaz!

3. query_docs/

Bu klasör, belirli bir sorguya yönelik olarak ChromaDB koleksiyonundan belgeleri alır ve işleyerek en uygun sonuçları belirler:

• Sorgu tabanlı belge getirme
• Uzaklık/yakınlık hesaplama
• Sonuç düzenleme ve gösterim

4. utils/

Bu klasör, dosya yükleme işlemleri ile ilgili yardımcı fonksiyonları içerir.

5. vector_store/

Bu klasör, vektör veri tabanı yönetimi için kullanılır:

• Veri ekleme (add)
• Veri kontrolü (check)
• Konfigürasyon ayarları (config)
• Veri tabanı oluşturma (create)
• Veri silme (delete)
• Veri tabanı yönetimi (manager, metadata)

6. main.py

Bu dosya, projeyi nasıl kullanacağınızı belirleyen ana betiktir. Kullanım senaryolarına göre özelleştirilebilir.

Kurulum

1. Virtual Environment Oluşturma (uv ile - önerilen)

# uv kurulumu (eğer kurulu değilse)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Virtual environment oluştur
uv venv

# Virtual environment'ı aktive et
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# veya
.venv\Scripts\activate  # Windows

2. Bağımlılıkları Yükleme

# uv ile (hızlı)
uv pip install -r requirements.txt

# veya standart pip ile
pip install -r requirements.txt

3. API Anahtarı Yapılandırması

Proje kök dizininde .env dosyası oluşturun:

GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here

4. Projeyi Çalıştırma

# Ana program (GUI ile dosya seçimi)
python main.py

# CSV test örneği
python test_csv.py

Desteklenen Dosya Formatları

• PDF: Akademik makaleler, raporlar, dökümanlar
• CSV: Veri setleri, tablolar (her satır bir belge olarak işlenir)

CSV Kullanımı

CSV dosyalarında her satır tek bir belge olarak eklenir ve parçalanmaz. Örnek CSV yapısı:

title,content,category,author
Başlık 1,İçerik metni buraya...,Kategori,Yazar Adı
Başlık 2,Diğer içerik...,Kategori,Yazar Adı

Her satır şu formatta tek bir dokümana dönüştürülür:

title: Başlık 1 | content: İçerik metni buraya... | category: Kategori | author: Yazar Adı

Katkıda Bulunma

Katkıda bulunmak isterseniz lütfen bir pull request (PR) açın veya bir issue oluşturun.

Lisans

Bu proje açık kaynak olup, lisans bilgileri LICENSE dosyasında mevcuttur.