RAG-SearchBot เป็นระบบ Chatbot สำหรับตอบคำถามจากบทความบนบล็อก โดยใช้เทคนิค RAG (Retrieval-Augmented Generation) ที่ผสานการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ แล้วส่งให้ LLM (เช่น LLaMA3) เพื่อตอคำตอบที่แม่นยำ
- 🧾 PDF Upload: รองรับอัปโหลดบทความในรูปแบบ PDF
- 📚 Text Extraction: ใช้ Flask (PyMuPDF + OCR) แปลง PDF เป็นข้อความ
- 🧠 Text Chunking + Embedding: แบ่งข้อความเป็น Chunk แล้วฝัง (Embed) ด้วย Ollama API
- 🔍 Context Retrieval: ดึง Context ที่เกี่ยวข้องด้วย Cosine Similarity
- 🤖 LLM Answering: ใช้ LLaMA3 (via Ollama) ตอบคำถามจาก Context
- 🗃️ PostgreSQL + Redis: จัดการฐานข้อมูลผู้ใช้, โพสต์, Embedding, และแคช
- 🐳 Dockerized: รองรับ Dev/Prod ด้วย Docker Compose
| Layer | Tech |
|---|---|
| Language | Go 1.22+, Python 3.10+ |
| Backend | Gin, GORM |
| Vector Embed | Ollama (LLaMA3, Typhoon) |
| Database | PostgreSQL + pgAdmin |
| Caching | Redis |
| Extraction | Flask + PyMuPDF + pytesseract (OCR) |
| Dev Tools | Air (Hot Reload), Docker Compose |
git clone https://github.com/boytur/rag-searchbot.git
cd rag-searchbot📂 Structure:
backend/
├── cmd/server # Main app entry
├── internal/ # Business logic
├── handlers/ # Gin route handlers
├── models/ # GORM models
├── storage/ # Embedding in-memory store
├── config/ # Configs
├── utils/ # helpers
├── air.toml # Hot reload config
extractor/
├── extractor.py # Flask OCR & Text extraction