Как я создал локальный голосовой чат-бот с помощью LangChain и Ollama

Автор создал персонального AI-ассистента, который полностью работает на компьютере пользователя, с голосовой поддержкой, пониманием документов и памятью, без использования облачных сервисов или API-ключей. Ассистент использует локальные модели с помощью Ollama и может понимать загруженные документы, запоминать разговоры и отвечать голосом. У него настраиваемая личность через простой пользовательский интерфейс и он работает внутри элегантного интерфейса Streamlit. Технический стек включает в себя LangChain, Python, Ollama, FAISS, PyPDFLoader, TextLoader, SpeechRecognition, pyttsx3 и Streamlit. Доступна демонстрация ассистента, его можно настроить, используя открытый исходный код на GitHub. Ассистент сохраняет разговоры на диск в формате JSON и может извлекать релевантный контекст из загруженных документов с помощью FAISS. Он также поддерживает голосовой ввод и вывод, и пользователи могут изменять его тон с помощью системного запроса. Автор научился создавать полноценного автономного AI-ассистента с нуля, интегрировать распознавание речи и преобразование текста в речь, а также обрабатывать многоходовую память с помощью LangChain. Будущие функции включают поддержку загрузки нескольких файлов, суммирование документов, экспорт разговоров и развертывание в локальной сети. Проект полностью открыт, и пользователи могут опробовать его, установив Python, Ollama и модель, а также настроив код из репозитория GitHub.