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KameniAlexNea/medivocate

Domain:

natural language processing

Record type:

software
Creator:
Kam
Host:
An AI-powered platform exploring African history, culture, and traditional medicine, fostering understanding and appreciation of the continent's rich heritage. # medivocate An AI-driven platform empowering users with trustworthy, personalized history guidance to combat misinformation and promote equitable history. Deployed on HF Space ``` 📦 ./ ├── 📁 docs/ ├── 📁 src/ │ ├── 📁 ocr/ │ ├── 📁 preprocessing/ │ ├── 📁 chunking/ │ ├── 📁 vector_store/ │ ├── 📁 rag_pipeline/ │ ├── 📁 llm_integration/ │ └── 📁 prompt_engineering/ ├── 📁 tests/ │ ├── 📁 unit/ │ └── 📁 integration/ ├── 📁 examples/ ├── 📁 notebooks/ ├── 📁 config/ ├── 📄 README.md ├── 📄 CONTRIBUTING.md ├── 📄 requirements.txt ├── 📄 .gitignore └── 📄 LICENSE ``` ## Description des Dossiers et Fichiers 1. **`docs/`** * **Contient la documentation générale du projet.** * **Exemple : Guide de démarrage rapide, architecture du projet, et spécifications techniques.** 2. **`src/`** * **Dossier principal contenant le code source organisé par modules.** * **Sous-dossiers :** * `ocr/` : Module pour l'extraction de texte à partir de documents. * `preprocessing/` : Pipelines de nettoyage et de standardisation des documents. * `chunking/` : Méthodes pour diviser les documents en chunks exploitables. * `vector_store/` : Intégration de bases de données vectorielles. * `rag_pipeline/` : Implémentation du pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation). * `llm_integration/` : Gestion des modèles LLM pour la génération de réponses. * `prompt_engineering/` : Modules pour reformuler et optimiser les requêtes. 3. **`tests/`** * `unit/` : Tests unitaires pour chaque module. * `integration/` : Tests d’intégration entre plusieurs modules. 4. **`examples/`** * **Contient des exemples fonctionnels démontrant l'utilisation des principaux modules.** 5. **`notebooks/`** * **Jupyter notebooks pour des expérimentations ou des démonstrations rapides.** 6. **`config/`** * **Fichiers de configuration pour les bibliothèques, les pipelines, ou les environnements.** ## Some recommendations ### Groq While Groq's request limit is noted, a brief explanation of what Groq offers in terms of LLM …