最簡單的方法為你的聊天機器人增加記憶力 (Pinecone 教學)

最簡單的方法為你的聊天機器人增加記憶力 (Pinecone 教學)

目录

• 介绍
  • 什么是向量数据库？
• Pinecone: 一个流行的向量数据库解决方案
  • 优点和特点
  • 免费层级
  • 与AWS和Google Cloud的整合
• 在Google Drive上建立问答聊天机器人
  • 安装必要的包
  • 设定文件夹路径
  • 分割文档
  • 生成嵌入向量
  • 上传数据到Pinecone
• 使用问答聊天机器人回答问题
  • 创建嵌入向量查询
  • 获取相关文档
  • 构建对话上下文
  • 运行模型获取回答
• GPT3和Charger PT的比较
• 将代码集成到网页应用上
• 总结和订阅

Pinecone: 一个流行的向量数据库解决方案

在这篇文章中，我们将讨论一种流行的向量数据库解决方案，称为Pinecone。我们将介绍它的优点和特点，以及与AWS和Google Cloud的整合。并且我们将通过一个实例来演示如何在Google Drive上建立一个问答聊天机器人。我们还将分析GPT3和Charger PT在问答应用中的表现，并展示如何将代码集成到网页应用上。让我们一起深入了解：

优点和特点

Pinecone是一个高效的向量数据库解决方案，可以轻松地将自定义数据集集成到聊天机器人中。它提供了高性能的语义相似性搜索，可以通过比较嵌入向量快速查找最相关的条目。与传统搜索算法不同的是，Pinecone不仅基于关键词匹配，还基于上下文匹配。这对于聊天应用和对话非常有用，用户通常不会根据特定的关键词提出查询，而是表达特定的意思或意图。Pinecone还提供了与AWS和Google Cloud的无缝集成，并可以通过SDKs或API进行访问。

免费层级

Pinecone提供了一个免费层级，适用于大多数项目的开发。免费层级的性能已经足够满足大多数应用的需求，它为开发者提供了免费的存储容量和较低的延迟。如果需要增加存储量、降低延迟或提高吞吐量，可以通过创建更多的端口来实现。

与AWS和Google Cloud的整合

Pinecone可以与AWS us和Google Cloud的服务进行集成。使用Pinecone，您可以按需运行Pinecone服务器，利用底层云服务来处理和存储数据。通过与AWS或Google Cloud的整合，您可以轻松地使用Pinecone的功能，同时享受这些云服务的优势。

在Google Drive上建立问答聊天机器人

下面我们将通过一个实例来演示如何在Google Drive上建立一个问答聊天机器人。首先我们需要安装必要的包，并设定文档的文件夹路径。然后我们将文档分割成合适的片段，并使用Open AI的文本嵌入模型生成嵌入向量。接下来我们将向Pinecone上传数据，并使用问答聊天机器人回答问题。让我们一起来看看具体的步骤：

安装必要的包

在开始之前，我们需要安装一些额外的包，包括OpenAI、Pinecone client和Python Docs。这些包将帮助我们处理文本数据和建立嵌入向量。

设定文件夹路径

在之后的步骤中，我们将从Google Drive中读取文档。因此，我们需要先挂载Google Drive，并设定文档所在文件夹的路径。

分割文档

为了确保文档不超过标记限制，我们需要将它们分割成较小的片段。在这个例子中，我们将每个段落作为一个片段，因为每个段落通常都表达一个特定的观点。我们还将去掉少于10个词的片段，因为它们可能不包含有用的信息。

生成嵌入向量

为了进行相似性搜索，我们需要将文档片段转化为嵌入向量。我们将使用OpenAI的文本嵌入模型进行转换。

上传数据到Pinecone

在将数据上传到Pinecone之前，我们需要先创建一个Pinecone账户并登录。然后我们可以使用API密钥来初始化Python客户端，并创建一个索引并连接到它。最后，我们可以按批次将向量和元数据上传到索引中。

使用问答聊天机器人回答问题

当数据上传到Pinecone后，我们可以使用问答聊天机器人回答用户的问题。首先，我们需要创建问题的嵌入向量查询，并获取相关的文档。然后，我们可以构建对话的上下文，并将其传递给模型以获取回答。

创建嵌入向量查询

为了找到与用户问题相关的最相关文档，我们需要创建问题的嵌入向量查询。这样我们可以将问题的嵌入向量与索引中的其他向量进行语义相似性比较。

获取相关文档

使用嵌入向量查询，我们可以获取与问题最相关的文档。这些文档将提供给模型作为上下文，以帮助模型生成回答。

构建对话上下文

在为模型生成回答之前，我们需要根据查询结果构建对话的上下文。我们可以提取元数据中的文本，并将它们作为上下文的一部分。

运行模型获取回答

最后，我们可以使用构建好的对话上下文来运行模型，并获取回答。对于问答应用，我发现GPT3提供的回答比Charger PT更好。因为GPT3更大，它在处理长文本方面表现更好。

GPT3和Charger PT的比较

在问答应用方面，GPT3和Charger PT是常见的选择。GPT3比Charger PT更大，因此在处理长文本时表现更好。然而，Charger PT在经过人员反馈微调后表现也比较不错。根据您的应用需求，您可以选择适合的模型。

将代码集成到网页应用上

在最后一部分，我们将演示如何将代码集成到网页应用上。我们创建了一个示例应用程序，并将其作为iframe嵌入到客户的网站上。实际的生产应用通常需要更多的数据处理来获取最佳的结果。如果您希望为您自己的网站创建类似的应用，请随时与我们联系。

总结和订阅

通过本文，我们介绍了Pinecone作为向量数据库的优势和特点。我们还展示了如何在Google Drive上建立一个问答聊天机器人，并使用嵌入向量查询并从Pinecone中获取相关文档。我们还对比了GPT3和Charger PT在问答应用中的表现，并展示了如何将代码集成到网页应用上。希望本文对您有所帮助。如果您想深入了解如何利用GPT模型的强大功能，请订阅我们的频道。

资源：

• OpenAI
• Pinecone
• AWS
• Google Cloud