Medium Analyser avec Langchain

Introduction

Medium Analyser est une application qui utilise Langchain et des modèles de langage à grande échelle (LLM) pour analyser et interpréter le contenu sur Medium. Grâce à l'intégration de la gestion de la mémoire, elle offre une performance optimisée.

Installation

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir Python installé sur votre machine. Créez un environnement virtuel pour gérer les dépendances de manière isolée.

Création d'un environnement virtuel

Pour créer un environnement virtuel, exécutez la commande suivante dans votre terminal :

python -m venv venv

Activez l'environnement virtuel :

• Sur Windows :

  .\venv\Scripts\activate

• Sur Unix ou MacOS :

  source venv/bin/activate

Installation des dépendances

Installez les dépendances nécessaires à l'aide du gestionnaire de paquets pip :

pip install -r requirements.txt

Configuration

Avant de lancer l'application, vous devez configurer les clés API nécessaires :

1. Clé API OpenAI : Utilisée pour accéder aux modèles LLM d'OpenAI.

2. Clé API Pinecone : Nécessaire pour la gestion de la mémoire et l'indexation des données.

Ajoutez les clés API dans un fichier .env à la racine de votre projet :

OPENAI_API_KEY=.................
PINECONE_API_KEY=........................

Lancement de l'application

Pour démarrer l'application, exécutez la commande suivante :

python main.py

Conclusion

Vous avez maintenant tout ce qu'il faut pour lancer et utiliser Medium Analyser. Suivez ces instructions pour installer, configurer et exécuter l'application. Profitez de l'analyse approfondie des contenus Medium avec le soutien de Langchain et des LLM.

Par Prince Gédon GUEDJE