自定義聊天GPT及Lang Chain,聊天AI自動化指南

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自定義聊天GPT及Lang Chain,聊天AI自動化指南

目錄

  1. 介紹大型語言模型
  2. 使用聊天GPT擴展知識和專業技能
  3. 自定義知識庫的開放性
  4. 使用llama index和Lang chain創建自定義知識庫
  5. 聊天GPT對心理健康的應用
  6. 金融市場中的數據分析
  7. 實現文檔分析和挖掘
  8. 使用自定義知識庫解決ChatGPT的限制
  9. 如何建立聊天機器人並集成大型語言模型
  10. 開放AI的API和應用場景

介紹大型語言模型

大型語言模型正在改變世界,通過像聊天GPT這樣的工具,我們現在可以像從未有過的那樣擴展知識和專業技能。然而,在Chachi PT內部仍然有一些我們無法完成的任務。通過像meta的llama index和Lang chain這樣的工具的發布,我們終於可以在OpenAI的基礎架構上添加我們自己的自定義知識庫,通過API實現。在本視頻中,我將介紹一些我一直在進行的工作,但在我們進入實踐之前,我想解釋一下這項技術的驚人之處,以及使用自定義知識庫所提供的能力和應用場景是多麼無窮無盡。讓我以一個例子來說明:假如你需要一個心理健康助手,你可以使用聊天GPT,它真的很棒。假設你情緒低落,你可以向聊天GPT提問「今天我感到沮喪」,然後它會告訴你去冥想或者洗個冷水澡。但它不知道的是你的病歷、最後一次治療會議的文件等等。通過使用自定義知識庫聊天機器人,我們現在可以上傳這些信息,這只是一個用例的示例。我們甚至可以檢查金融市場的數據,實現PDF樣式文件的分析,比如公司的盈利報告,並問大型語言模型例如「BlackRock在2023年Q1的盈利報告是多少?」或者只是你想要的任何PDF文件,不管是你最喜歡的書還是其他東西,聊天GPT只能回答到2021年的問題,而不包括2022和2023年等沒有數據的範圍。但是,現在有了自定義知識庫的解決方案,我將在下面向您介紹這個解決方案。

使用聊天GPT擴展知識和專業技能

聊天GPT是一種強大的工具,它通過大型語言模型為我們提供了巨大的知識和專業技能擴展的潛力。通過與OpenAI和Line Chain的API連接,我們可以輕鬆地訪問這些大型語言模型以及我們需要的PDF文件。我們可以通過上傳PDF文件並將其轉換為文本,然後將文本分割成塊狀可讀格式,並將數據和文本嵌入成電腦可以理解的數字,這是嵌入數據的自行設計函數。我們還可以建立一個對話檢索鏈,這意味著我們可以通過帶有對話歷史的方式向大型語言模型提問並進行對話。這樣,它記住了我們正在討論的事情。現在您已經了解了基本功能,讓我們深入了解代碼和應用程序的實際使用方式。

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