Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 14,497 Bytes
d24bd61 332f4de 109534c 332f4de 20469f9 109534c 332f4de 109534c 332f4de 109534c 332f4de 109534c 332f4de 109534c 332f4de 109534c 332f4de 109534c 332f4de 109534c 332f4de 109534c 332f4de 109534c 332f4de 109534c 332f4de 36ccf13 332f4de 109534c 332f4de 109534c ab768fb 655652e 332f4de 51c5391 ab768fb 332f4de 655652e ab768fb 109534c f1128cd ab768fb 332f4de 6915dbd 332f4de 3534f8f f8c2797 53da814 0298fd9 53da814 332f4de 20469f9 d24bd61 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 |
from fastapi import FastAPI
from langchain_qdrant import QdrantVectorStore
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.http.models import Distance, VectorParams
from langchain_qdrant import FastEmbedSparse, QdrantVectorStore, RetrievalMode
from langchain_community.embeddings.fastembed import FastEmbedEmbeddings
from qdrant_client import QdrantClient, models
from qdrant_client.http.models import Distance, SparseVectorParams, VectorParams
from uuid import uuid4
from langchain_core.documents import Document
from typing import Union, List, Dict, Any
from pydantic import BaseModel, Field
class Data(BaseModel):
items: Union[Dict[str, Any], List[Dict[str, Any]]] = Field(..., description="Either a dictionary or a list of dictionaries.")
# document_1 = Document(
# page_content="I had chocolate chip pancakes and scrambled eggs for breakfast this morning.",
# metadata={"source": "tweet"},
# )
# document_2 = Document(
# page_content="The weather forecast for tomorrow is cloudy and overcast, with a high of 62 degrees Fahrenheit.",
# metadata={"source": "news"},
# )
# document_3 = Document(
# page_content="Building an exciting new project with LangChain - come check it out!",
# metadata={"source": "tweet"},
# )
# document_4 = Document(
# page_content="Robbers broke into the city bank and stole $1 million in cash.",
# metadata={"source": "news"},
# )
# document_5 = Document(
# page_content="Wow! That was an amazing movie. I can't wait to see it again.",
# metadata={"source": "tweet"},
# )
# document_6 = Document(
# page_content="Is the new iPhone worth the price? Read this review to find out.",
# metadata={"source": "website"},
# )
# document_7 = Document(
# page_content="The top 10 soccer players in the world right now.",
# metadata={"source": "website"},
# )
# document_8 = Document(
# page_content="LangGraph is the best framework for building stateful, agentic applications!",
# metadata={"source": "tweet"},
# )
# document_9 = Document(
# page_content="The stock market is down 500 points today due to fears of a recession.",
# metadata={"source": "news"},
# )
# document_10 = Document(
# page_content="I have a bad feeling I am going to get deleted :(",
# metadata={"source": "tweet"},
# )
# documents = [
# document_1,
# document_2,
# document_3,
# document_4,
# document_5,
# document_6,
# document_7,
# document_8,
# document_9,
# document_10,
# ]
# uuids = [str(uuid4()) for _ in range(len(documents))]
# docs = documents
# from uuid import uuid4
# from langchain.schema import Document
document_1 = Document(
page_content="Aduan: Saya tidak bisa login ke sistem e-learning.\nJawaban: Kami menemukan bahwa akun Anda terkunci setelah tiga kali gagal login. Kami telah membuka kunci akun dan menyarankan Anda untuk melakukan reset password menggunakan fitur 'Lupa Kata Sandi'.",
metadata={"source": "Aduan"},
)
document_2 = Document(
page_content="Request: Mohon bantuannya untuk mendapatkan akses ke folder tim di server.\nJawaban: Kami telah menambahkan akun Anda ke grup pengguna 'Tim IT' di Active Directory. Akses ke folder sekarang dapat dilakukan setelah Anda login ulang.",
metadata={"source": "Request"},
)
document_3 = Document(
page_content="Incident: Laporan printer di lantai 3 tidak bisa mencetak.\nJawaban: Kami melakukan restart pada spooler service di perangkat printer dan membersihkan antrian cetak yang bermasalah. Printer sudah kembali normal.",
metadata={"source": "Incident"},
)
document_4 = Document(
page_content="Aduan: Email saya sering masuk ke folder spam penerima.\nJawaban: Kami periksa konfigurasi SPF, DKIM, dan DMARC pada domain Anda. Ternyata ada konfigurasi SPF yang tidak lengkap. Kami telah memperbaikinya dan hasil pengujian sudah menunjukkan pengiriman email berjalan normal.",
metadata={"source": "Aduan"},
)
document_5 = Document(
page_content="Request: Saya membutuhkan instalasi software AutoCAD untuk proyek desain.\nJawaban: Kami telah mengunduh versi terbaru dari situs resmi AutoDesk dan melakukan instalasi di laptop Anda. Lisensi telah diaktivasi menggunakan akun universitas.",
metadata={"source": "Request"},
)
document_6 = Document(
page_content="Incident: Sistem ERP tidak bisa mengakses modul keuangan sejak pagi.\nJawaban: Kami temukan bahwa service database MySQL berhenti secara tiba-tiba. Service telah kami nyalakan kembali dan modul keuangan kini dapat diakses kembali.",
metadata={"source": "Incident"},
)
document_7 = Document(
page_content="Aduan: Aplikasi mobile sering crash saat dibuka.\nJawaban: Kami analisis log error dan menemukan bug pada fitur notifikasi. Kami telah melakukan patch pada versi 1.2.3 dan memperbarui aplikasi Anda melalui MDM.",
metadata={"source": "Aduan"},
)
document_8 = Document(
page_content="Request: Mohon dibuatkan email dinas baru untuk staf baru di departemen HR.\nJawaban: Email telah dibuat dengan format [email protected] dan password default. Informasi login telah kami kirimkan melalui email pribadi yang terdaftar.",
metadata={"source": "Request"},
)
document_9 = Document(
page_content="Incident: Koneksi internet putus-putus di gedung B.\nJawaban: Kami lakukan pengecekan router dan mengganti kabel jaringan yang rusak di lantai 2. Koneksi kini stabil dan normal.",
metadata={"source": "Incident"},
)
document_10 = Document(
page_content="Aduan: Layar laptop saya berkedip-kedip.\nJawaban: Masalah disebabkan oleh driver grafis yang tidak kompatibel. Kami telah menginstal versi driver yang sesuai dengan perangkat Anda dan masalah layar sudah tidak muncul lagi.",
metadata={"source": "Aduan"},
)
documents = [
Document(
page_content="Aduan: Tidak bisa login ke sistem akademik.\nJawaban: Kami periksa bahwa akun Anda belum terverifikasi oleh admin fakultas. Setelah verifikasi dilakukan, Anda dapat login kembali.",
metadata={"source": "Aduan"},
),
Document(
page_content="Aduan: Tidak bisa login ke sistem akademik.\nJawaban: Kami menemukan bahwa browser Anda menyimpan cache lama. Setelah Anda membersihkan cache dan cookies, akses sistem berhasil dilakukan.",
metadata={"source": "Aduan"},
),
Document(
page_content="Request: Permintaan instalasi Adobe Photoshop.\nJawaban: Kami sudah menginstal Adobe Photoshop versi 2024 dengan lisensi institusi dan memastikan kompatibilitas dengan perangkat Anda.",
metadata={"source": "Request"},
),
Document(
page_content="Request: Permintaan instalasi Adobe Photoshop.\nJawaban: Software tidak tersedia dalam lisensi institusi. Kami menyarankan penggunaan alternatif GIMP, yang telah kami instal dan konfigurasi sesuai kebutuhan Anda.",
metadata={"source": "Request"},
),
Document(
page_content="Incident: Email tidak terkirim ke eksternal.\nJawaban: Kami periksa log email server dan menemukan bahwa IP server masuk daftar hitam. Kami sudah lakukan delisting dan konfigurasi ulang DNS.",
metadata={"source": "Incident"},
),
Document(
page_content="Incident: Email tidak terkirim ke eksternal.\nJawaban: SMTP relay yang digunakan mengalami gangguan. Kami sudah ubah sementara ke relay backup agar email tetap dapat dikirim.",
metadata={"source": "Incident"},
),
Document(
page_content="Aduan: Sistem presensi tidak mencatat kehadiran saya.\nJawaban: Ditemukan bahwa fingerprint scanner tidak tersambung ke jaringan. Kami restart koneksi dan sistem kembali berfungsi.",
metadata={"source": "Aduan"},
),
Document(
page_content="Aduan: Sistem presensi tidak mencatat kehadiran saya.\nJawaban: Waktu di sistem berbeda 5 menit dari waktu server. Sinkronisasi waktu berhasil menyelesaikan masalah.",
metadata={"source": "Aduan"},
),
Document(
page_content="Request: Tambah user baru ke sistem absensi.\nJawaban: Akun telah ditambahkan atas nama Sdr. Andi dan sudah diberikan akses pada shift pagi dan siang.",
metadata={"source": "Request"},
),
Document(
page_content="Request: Tambah user baru ke sistem absensi.\nJawaban: Permintaan ditolak karena tidak ada surat permohonan resmi dari manajer. Mohon untuk melengkapi dokumen pendukung.",
metadata={"source": "Request"},
),
Document(
page_content="Incident: Komputer tidak bisa menyala.\nJawaban: PSU mengalami kerusakan. Kami ganti dengan unit cadangan dan komputer dapat dinyalakan kembali.",
metadata={"source": "Incident"},
),
Document(
page_content="Incident: Komputer tidak bisa menyala.\nJawaban: Kabel power longgar. Setelah diperbaiki, perangkat langsung menyala normal.",
metadata={"source": "Incident"},
),
Document(
page_content="Aduan: Projector tidak bisa digunakan di ruang rapat.\nJawaban: Remote projector rusak. Kami gunakan tombol manual di perangkat untuk menghidupkannya sementara remote pengganti disiapkan.",
metadata={"source": "Aduan"},
),
Document(
page_content="Aduan: Projector tidak bisa digunakan di ruang rapat.\nJawaban: Port HDMI longgar. Setelah mengganti kabel HDMI dan port, projector berfungsi kembali.",
metadata={"source": "Aduan"},
),
Document(
page_content="Request: Ganti password akun email dinas.\nJawaban: Password telah kami reset dan dikirimkan ke nomor WhatsApp terdaftar. Silakan ubah setelah login.",
metadata={"source": "Request"},
),
Document(
page_content="Request: Ganti password akun email dinas.\nJawaban: Reset password gagal karena email belum diverifikasi. Kami telah kirim ulang email verifikasi untuk proses selanjutnya.",
metadata={"source": "Request"},
),
Document(
page_content="Incident: Aplikasi HRIS tidak bisa diakses.\nJawaban: Server aplikasi overload. Kami telah scale up resource di cloud dan restart service.",
metadata={"source": "Incident"},
),
Document(
page_content="Incident: Aplikasi HRIS tidak bisa diakses.\nJawaban: Sertifikat SSL expired. Sertifikat telah diperbarui dan sistem kembali online.",
metadata={"source": "Incident"},
),
Document(
page_content="Request: Instalasi software Zoom untuk keperluan rapat daring.\nJawaban: Zoom telah diinstal dan shortcut disiapkan di desktop Anda. Kami juga sinkronkan dengan kalender Outlook.",
metadata={"source": "Request"},
),
Document(
page_content="Request: Instalasi software Zoom untuk keperluan rapat daring.\nJawaban: Permintaan ditunda karena perangkat belum memenuhi spesifikasi minimal. Kami akan bantu upgrade RAM terlebih dahulu.",
metadata={"source": "Request"},
),
Document(
page_content="Incident: Suara speaker di ruang auditorium tidak keluar.\nJawaban: Output audio salah pilih di panel mixer. Kami atur kembali dan suara normal.",
metadata={"source": "Incident"},
),
Document(
page_content="Incident: Suara speaker di ruang auditorium tidak keluar.\nJawaban: Kabel XLR mengalami short. Kami ganti kabel dan suara kembali terdengar jernih.",
metadata={"source": "Incident"},
),
Document(
page_content="Aduan: Tidak bisa mengakses aplikasi mobile learning.\nJawaban: Kami temukan aplikasi belum diperbarui. Setelah update via Play Store, aplikasi berjalan normal.",
metadata={"source": "Aduan"},
),
Document(
page_content="Aduan: Tidak bisa mengakses aplikasi mobile learning.\nJawaban: Login Anda diblokir karena ada aktivitas mencurigakan. Akses sudah kami pulihkan setelah validasi identitas.",
metadata={"source": "Aduan"},
),
Document(
page_content="Request: Tambahan storage di Google Drive institusi.\nJawaban: Kami ajukan ke Google Admin dan menambah kapasitas sebesar 50GB sesuai permintaan.",
metadata={"source": "Request"},
),
Document(
page_content="Request: Tambahan storage di Google Drive institusi.\nJawaban: Kuota maksimal telah tercapai. Kami arahkan untuk menyimpan file besar di server lokal.",
metadata={"source": "Request"},
),
]
documents += [
document_1,
document_2,
document_3,
document_4,
document_5,
document_6,
document_7,
document_8,
document_9,
document_10,
]
uuids = [str(uuid4()) for _ in range(len(documents))]
docs = documents
sparse_embeddings = FastEmbedSparse(model_name="Qdrant/bm25")
embeddings = FastEmbedEmbeddings(model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")
client = QdrantClient(path="tmp/langchain_qdrant")
# Create a collection with sparse vectors
client.create_collection(
collection_name="my_documents",
# vectors_config={"dense": VectorParams(size=3072, distance=Distance.COSINE)},
vectors_config={"dense": VectorParams(size=384, distance=Distance.COSINE)},
sparse_vectors_config={
"sparse": SparseVectorParams(index=models.SparseIndexParams(on_disk=False))
},
)
qdrant = QdrantVectorStore(
client=client,
collection_name="my_documents",
embedding=embeddings,
sparse_embedding=sparse_embeddings,
# retrieval_mode=RetrievalMode.SPARSE,
# retrieval_mode=RetrievalMode.HYBRID,
retrieval_mode=RetrievalMode.DENSE,
vector_name="dense",
sparse_vector_name="sparse",
)
qdrant.add_documents(documents=documents, ids=uuids)
app = FastAPI()
@app.get("/get_data")
def get_data(query: str):
# query = "How much money did the robbers steal?"
# found_docs = [x.model_dump() for x in qdrant.similarity_search(query)]
found_docs = [x[0].model_dump() for x in qdrant.similarity_search_with_score(query, k=10, score_threshold=0.25)]
for doc in found_docs:
doc.pop("id", None)
# key =
for k in list(doc["metadata"].keys()):
if k[0] == "_":
doc["metadata"].pop(k)
return {
"data": found_docs
}
@app.post("/add_data")
def add_data(data: Data):
global qdrant
if isinstance(data.items, dict):
qdrant.add_documents(documents=[Document(**data.items)])
else:
qdrant.add_documents(documents=[Document(**x.items) for x in data])
return {"message":"Create data successfully!", "status_code":201}
@app.get("/")
def greet_json():
return {"Hello": "World!"}
|