答案迭代器 (Answer Iteration Engine)

簡介

這個項目是一個基於 Flask 和 OpenAI 的多層次答案生成系統，旨在通過多次迭代優化來生成高質量的回答。系統通過直接回答、評估和優化流程，不斷改進初始回答，適用於需要深度分析和全面解答的複雜問題。

功能

• 提交用戶問題：用戶輸入問題，系統生成初始的直接 LLM 回答。
• 多層次優化：系統通過多次評估和優化，生成最終的優化答案。
• 答案比較：比較直接 LLM 回答與多層次優化回答的質量、全面性和準確性。
• 可視化呈現：使用圖表顯示每次迭代的評分變化。
• 操作日誌：記錄每次回答的評分和優化過程，便於查看和分析。

安裝和運行

環境需求

• Python 版本 3.10 或更高
• poetry 作為依賴管理工具

安裝步驟

1. 克隆此倉庫：

   git clone https://github.com/Adamchanadam/ALab-Wisdom-Iteration-Engine.git
   cd ALab-Wisdom-Iteration-Engine

2. 安裝依賴：

   poetry install

3. 環境變量配置： 創建 .env 文件並添加您的 OpenAI API Key 及 Firecrawl API Key

   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
   FIRECRAWL_API_KEY=your_firecrawl_api_key

4. 運行應用程序：

   poetry run python main.py

應用會在 http://0.0.0.0:8080 運行。

使用說明

1. 在首頁輸入問題並提交。
2. 系統會生成直接 LLM 回答並顯示在頁面上。
3. 繼續進行多次迭代優化，生成最終的多層次 LLM 回答。
4. 可在頁面查看比較結果、評分及優化過程圖表。

目錄結構

ALab-Wisdom-Iteration-Engine/
├── main.py             # 主程序文件
├── templates/          # HTML 模板文件
│   └── index.html
├── static/             # 靜態文件夾
│   ├── script.js       # 前端 JavaScript
│   └── styles.css      # 頁面樣式
├── pyproject.toml      # Poetry 配置文件
├── README.md           # 項目說明文件
└── .env.example        # 環境變量範例文件

貢獻

歡迎提交 issue 和 pull request 來改進此項目。

許可證

此項目基於 MIT 許可證 - 詳見 LICENSE 文件。