RebordGPT
Usa inteligencia artificial basada en GPT-4 para buscar episodios del Metodo Rebord
Video Tutorial en YouTube
![[#95] Hacemos una app paso a paso con GPT4, LangChain, Whisper, y más](https://img.youtube.com/vi/1Rpn4lrshlo/mqdefault.jpg)
Detalles tecnicos
- Langchain / OpenAI
- Chroma (vector store)
- FastAPI
- NextJS
Se necesita python >=3.9. Para instalar las dependencias, crear un entorno virtual y ejecutar pip install -r requirements.txt
Embeddings
Este proyecto contiene las transcripciones de los primeros 54 episodios del Metodo Rebord hechas con Whisper, se encuentran en ingestion/transcriptions
Se generaron embeddings de estas transcripciones usando OpenAI y Chroma como base de datos de vectores.
Chroma corre localmente con este proyecto, y la base de datos se encuentra en el directorio db
Frontend - NextJS
El frontend se ha hecho de una manera estatica, hay que generar el html de antemano para que sea servido por FastAPI. Hay que ejecutar el siguiente comando npm run build la primera vez que se clona el proyecto y cada vez que se hace un cambio en el frontend.
Backend - FastAPI
Para correr el servidor ejecutar uvicorn main:app --reload
Los endpoints de la api empiezan con /api/
El frontend se sirve desde el root path /