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📦 ./
├── 📁 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.**
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