Merhaba bu benim ilk chatbotum. Akademigo 🚀

Akademigo RAG Chatbot 🎓🤖

RAG tabanlı tez & makale QA chatbot'u.

Projenin Amacı

“Bu proje, PDF/TXT tabanlı akademik içerikten hızlı ve kaynaklı yanıt üreten bir RAG (Retrieval-Augmented Generation) chatbot’u sunar. Amaç, tez/makale gibi uzun metinlerde doğru pasajları geri çağırıp LLM’e bağlam vererek kaynak sayfa atıflı yanıtlar üretmektir.”

Veri Seti

“Hugging Face’ten ccdv/pubmed-summarization kullanıldı.

Özellikler

• 📄 PDF/TXT yükleme
• 🔍 Chunking + Embedding: all-MiniLM-L6-v2
• 🧠 Vektör arama: FAISS
• 🤖 Üretici model: HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta
• 🌐 Gradio arayüz (Index Kur / Soru Sor)

Kurulum (Spaces)

1. New Space → SDK: Gradio, Visibility: Public.
2. app.py, requirements.txt, README.md
3. Secrets kısmıHF_TOKEN
4. Variables kısmı HF_MODEL

Kullanım

1. Index Kur sekmesinde PDF/TXT dosyalarınızı yükleyin.
2. Soru Sor sekmesinde akademik sorunuzu yazın.

💬 Chatbot Geliştirirken Karşılaştığım Sorunlar

🧩 Kaggle’da paketler birbiriyle çakıştı. ⚙️ Colab’da da kod savaşları devam etti. 🤖 Hugging Face’e geçince sistem sakinleşti ama ben token ve API isimlerini karıştırdım. 💡 Sonuç: chatbotum oluştu ama ceavapsız sorular bıraktı. 🚀 Tavsiye: Hugging Face hızlı ve kolay — ama token’ınızı sakın karıştırmayın ve de unutmayın! 🧩 Not: Chatbotum oluştu ama cevapsız sorular ile. Hatamı düzeltemedim.

Deploy Linki

Academigo RAG Chatbot

Akademigo RAG Chatbot (Hugging Face Space)