使用自己的知識庫來回答的聊天機器人

目錄

1. 簡介
2. 構建聊天機器人
3. 使用LangChain OpenAI Chat GPT和Pinecone
   • 3.1 為什麼使用Pinecone
   • 3.2 為什麼需要聊天GPT回答基於內部文件的問題
   • 3.3 聊天GPT的記憶功能
4. 聊天GPT介紹
   • 4.1 聊天GPT的使用方法
   • 4.2 提示與內容生成
   • 4.3 聊天GPT的適用場景
5. 使用Streamlit建立聊天機器人UI
   • 5.1 設置Streamlit環境
   • 5.2 創建聊天機器人介面
   • 5.3 显示回复消息和用户查询
6. 使用Pinecone建立智能搜索
   • 6.1 創建Pinecone索引
   • 6.2 將文檔索引到Pinecone
   • 6.3 使用Pinecone進行語義搜索
7. 優化聊天機器人的回覆
   • 7.1 聊天機器人回答的改進方法
   • 7.2 使用語境提煉改進查詢
8. 常見問題與解答
9. 結論
10. 資源

使用LangChain OpenAI Chat GPT和Pinecone構建智能聊天機器人

🤖 歡迎大家！在這個視頻中，我們將使用LangChain OpenAI Chat GPT和Pinecone來構建一個智能聊天機器人。為什麼我們要使用Pinecone呢？因為我們希望聊天GPT能夠從我們自己的文件中回答問題，而Pinecone則是為了使聊天GPT具有自己的記憶能力。

在之前的視頻中，我們已經介紹過使用Streamlit構建聊天GPT聊天機器人以及使用Pinecone的相關內容。現在，很多人都跟我說能不能做一個從頭到尾的視頻，結合Streamlit聊天UI、聊天GPT API以及Pinecone。所以現在就讓我來展示給大家看，我們要使用Streamlit聊天UI、聊天GPT API以及Pinecone來構建從自己的文件中回答問題的聊天機器人。

現在，讓我們來看一下我們要構建的內容。讓我們問一些問題，比如「印度的經濟狀況如何？」，聊天機器人會從我們的文件中回答這個問題。請注意，這些文件僅供演示目的，並不一定正確。我們的目的是展示聊天機器人是如何從Pinecone的索引和文檔中回答問題的。

讓我們問一些關於印度文化的問題，看看聊天機器人是如何回答的。請注意，機器人可以識別出前一個問題是關於印度經濟的，從而推斷出我們問的是關於印度文化的問題。這個功能是通過在聊天GPT UI中使用聊天記憶的能力來實現的。這樣，即使我們並沒有明確提到印度的文化，聊天GPT也能夠理解我們問的是關於印度文化的問題。這就是我們所說的「語義搜索」，通過加入一些上下文信息，以便聊天GPT能夠找到相關的內容。

讓我們從頭開始，刪除索引，重新創建一個新的索引。我們需要為索引設置維度，然後將我們的文檔插入Pinecone中，這部分的代碼已經在這個文件中，你可以自己操作。我們還需初始化Pinecone，然後使用將文檔插入到Pinecone索引的函數。

現在，讓我們看一下我們如何使用Streamlit來創建聊天機器人的UI。我們將使用Streamlit Chat來顯示聊天的歷史記錄和回復消息。我們還需要一個變量來存儲聊天機器人和用戶的回复。最後，我們將創建一個Streamlit應用程序，並將之前編寫的代碼添加到應用程序中。

現在我們來看看如何使用Pinecone來實現智能搜索。首先，我們需要創建一個Pinecone索引，然後將文檔插入索引中。使用Pinecone進行語義搜索，我們可以根據用戶的查詢來找到相關的內容。

最後，我們還介紹了一些優化機器人回复的方法，包括使用語境提煉來改進查詢。如果我們只使用原始的查詢來進行語義搜索，可能會得到不準確的結果，通過進行查詢的語境提煉，我們可以得到更準確的內容。

希望大家能夠找到這個視頻有用。如果有任何問題，請隨時在下面的評論中提問，我會盡力回答。謝謝！