通过 RAG 系统使科特迪瓦劳动法易于理解

这是与 pgai 和 Ollama 一起提交的开源人工智能挑战赛

我建造了什么

我使用检索增强生成（RAG）系统开发了一个人工智能驱动的应用程序，以提高科特迪瓦劳动法的可访问性。这份法律文件长达 500 多页，通常很复杂，对于公众来说理解起来很困难。我的解决方案使您可以更轻松地快速找到相关信息并重新编写内容以提高理解。这个项目源于我自己在理解《劳动法》时遇到的困难以及我为每个人提供实用且易于使用的解决方案的愿望。

该应用程序利用强大的开源工具进行矢量管理和文本生成，包括 pgvector 使得实现适合大型文本语料库的 RAG 系统成为可能。我的目标是让科特迪瓦立法更容易理解，节省用户宝贵的时间，并增强那些接触密集法律文本的人的体验。

演示

使用的工具

为了构建这个 RAG 系统，我使用了几个特定的​​开源工具：

• pgvector：用于存储和管理劳动法文本的向量。这样可以根据用户的查询快速访问相关段落。
• streamlit 用于聊天应用

最后的想法

开发这个应用程序是一次丰富的经历。我不仅对开源病媒管理工具有了更深入的了解，而且还探索了如何利用人工智能来民主化复杂法律信息的访问。我希望这个项目将有助于更好地理解科特迪瓦劳动法，并启发其他法律文件的类似解决方案。

此项目提交的类别如下：Ollama 的开源模型

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