chatgpt + vectordb + prompt的进一步展开说明

利用向量数据库搜索嵌入式内容

向量数据库提供了一种高效存储和搜索嵌入式内容的方式。这些数据库旨在在高维空间中履行类似性搜索，从而能够检索到最相关的语义结果。通过将文档或文本片断的嵌入式存储在向量数据库中，语义搜索系统可以快速辨认给定查询的最相关匹配结果。

利用嵌入式内容、提示工程和ChatGPT进行问答
提示工程是一种通过精心设计输入提示的技术，用于引导ChatGPT等大型语言模型的行动。

下面是如何结合这些技术来实现对任意数据语料库进行高效问答的逐渐进程：

1. 预处理：对数据语料库进行清算和预处理，确保一致性并去除无关信息。
2. 嵌入式生成：使用预训练的语言模型（例如ChatGPT）计算语料库中每一个文档或文本片断的嵌入式。
3. 向量数据库存储：将生成的嵌入式存储在向量数据库中，以实现高效的类似性搜索。
4. 查询处理：对给定的用户查询，使用相同的预训练语言模型将其转换为嵌入式（即一系列数字）。
5. 类似性搜索：在向量数据库中履行类似性搜索，以辨认与查询嵌入式最相关的匹配结果。
6. 提示工程：制定一个结适用户查询和检索到的文本片断的提示，这将引导ChatGPT生成相关准确的回答。
7. 回答生成：将制定好的提示输入ChatGPT并获得生成的答案。

使用Langchain进行编码示例
开源的Python包Langchain可以轻松实现使用大型语言模型（如ChatGPT）结合嵌入式、向量搜索和提示工程的强大组合。Langchain简化了实现这些技术的进程，提供了用户友好的界面和强大的功能，抽象出创建上下文感知的问答系统中触及的复杂性。

首先，安装所需的包：

%pip install langchain duckdb unstructured chromadb openai tiktoken

现在，在Python程序或Jupyter笔记本中，使用您的OpenAI API密钥设置一个环境变量：

%env OPENAI_API_KEY={你的API密钥}

让我们获得一些数据。在这个示例中，我将从文本文件中读取数据。

from langchain.document_loaders.unstructured import UnstructuredFileLoader

loader = UnstructuredFileLoader(‘document.txt’)

documents = loader.load()

接下来，将文本划分为1000个字符的块。

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)

texts = text_splitter.split_documents(documents)

下一步是计算文本的嵌入式。

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()

现在，让我们创建一个向量数据库，并使用它来索引嵌入式。在本示例中，我们将使用一个简单的内存数据库，它不是持久化的。

from langchain.vectorstores import Chroma

db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

好了，我们的数据已索引完成，准备好进行问答了！让我们初始化用于问答的langchain链。

from langchain.chains import VectorDBQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=ChatOpenAI(), chain_type=”stuff”, vectorstore=db, k=1)

准备好了吗？让我们问一些关于我们的数据的问题！

query = “这个文件是关于甚么的”

qa.run(query)

答案：“这个文件仿佛是关于CTERA Networks的，它是一家为现代组织提供企业文件服务的公司，侧重于以安全、控制和性能为重点的云驱动IT解决方案。页面包括关于公司的方法、技术、产品、客户、合作火伴、资源和团队的信息，和新闻、事件和职业机会。”

query = “用海盗的语言解释CTERA的缓存技术”

qa.run(query)

答案：“啊哈，伙计们聆听着，我要告知你们CTERA的智能边沿缓存技术。就像在你的网络边沿有一个秘密的财宝藏，以便在你需要访问你的文件时，它们已离手边很近了。这意味着更快的访问数据，而没必要等待它从云端行进漫长的距离。而且通过CTERA的缓存技术，你也能够避免在存储船上由于老旧未使用的数据而腾不出空间。所以，伙计们，升起帆，准备好与CTERA的智能边沿缓存技术一起驶向高速海域！”

结论
本文演示了如何通过结合嵌入式、向量搜索和提示工程来利用ChatGPT等大型语言模型的能力。这些技术可以用于创建强大的上下文感知问答系统，适用于各种文本存储库，包括个人电子邮件、企业知识库和其他文本数据。依照本文所述的步骤，您可以扩大ChatGPT在自己的数据集上提供准确和相关的信息检索的潜力，实现针对您特定需求的高效和有效的自然语言处理利用。

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