Projektübersicht
Backend eines Chat-Assistenten, der für Antworten Inhalte einer Wissensbasis nutzt und den Kontext des aktuellen Gesprächs speichert.
Die FINKO-Dokumentation beschreibt einen RAG-Ansatz: Der Assistent greift auf Inhalte der Wissensbasis zu und verwendet gefundene Informationen in seiner Antwort. So wird der Dialog mit den eingebundenen Dokumenten verbunden.
Das Backend basiert auf FastAPI mit OpenAI-Integration. Das README nennt einen Sitzungsspeicher und vier Sprachvarianten: Russisch, Usbekisch in lateinischer und kyrillischer Schrift sowie Englisch. Docker ist für die Bereitstellung vorgesehen.
Funktionen und Module
Dialog: Backend-API des Chat-Assistenten.
Wissen: Suche in eingebundenen Materialien über einen Vector Store.
Kontext: Speicher der aktuellen Sitzung.
Sprachen: Russisch, Usbekisch in zwei Schriften und Englisch.
Integrationen
Die verfügbaren Unterlagen legen die externen Anbindungen nicht offen; für eine Beschreibung der Integrationen ist Projektdokumentation erforderlich.
Künstliche Intelligenz: KI als Kern des Assistenten
Beschrieben in der Dokumentation
FINKO nutzt ein Sprachmodell zusammen mit einer Wissenssuche. KI bildet den Kern des Produkts; Quellen und Gesprächsspeicher liefern den Kontext für Antworten.
RAG-Suche in der Wissensbasis.
Antworterstellung unter Berücksichtigung des Sitzungskontexts.
Dialog in mehreren Sprachen.
Zu dieser Beschreibung
Beschreibung anhand des Projekt-README. Betriebsstand und gemessene Ergebnisse sind nicht bestätigt.