用Langchain、Python、Django和OpenAI为您的文档制作GPT聊天机器人
目录
- 引言
- 快速演示
- Pegasus 文档及需求
- Lang chain 简介
- 构建索引
- 查询索引
- 使用 Slack 内容构建索引
- 结语
引言
在本文中,我们将介绍 Lang chain 和 OpenAI 中的 LLMS 等相关概念。首先,我将展示一个快速演示,然后详细介绍如何构建索引和进行查询。在展示实际代码之前,我将解释 Pegasus 文档和需求,以及使用地道的简体中文改写。
快速演示
在这里,我将向您展示一个只有 Pegasus 文档才能知道答案的问题。接下来,我将演示如何构建和查询索引,并展示一些示例性问题。这些问题都是关于 Pegasus 文档的特定信息。
Pegasus 文档及需求
Pegasus 文档是一个包含了大量有用信息的文档集合。我设想能够创建一个 Slack 机器人,它能够根据文档内容、GPT 等自然语言处理技术,以及 Lang chain 等工具来回答基于文档的问题。在此过程中,我已经成功完成了这个项目,并在演示中展示了其功能。
Lang chain 简介
Lang chain 是一个强大的库。它通过组合功能来构建基于 LLMS 的应用程序。它还提供了特定文档的问答功能。使用 Lang chain 构建索引的过程非常简单,并且我能够在不到一个小时内创建一个概念验证。下面我将详细解释其中的工作原理。
构建索引
构建索引的第一步是加载文档。Lang chain 提供了多种文档加载器,可以从目录、Facebook 聊天、Figma 等地方加载内容。加载器将源数据转换为 Lang chain 特定的文档格式。然后,根据文档长度,将内容分割成若干文本块,并将它们存储到数据库中。每个文本块都会通过 OpenAI 的文本嵌入模型生成一个特征向量,并将其保存到数据库中。通过查询数据库,即可获得所需的数据。
查询索引
查询索引也非常简单,通过使用 Lang chain 提供的 API 来实现。首先,要获取数据库连接,并将其包装在索引包装器中。然后,根据源数据进行查询,并返回查询结果。例如,可以根据问题的类型和来源对结果进行分类,并以友好的方式呈现给用户。
使用 Slack 内容构建索引
除了 Pegasus 文档之外,我还尝试使用 Slack 内容构建索引。为此,我对加载过程进行了少许更改,并对消息进行了分组,以便保留问题和回答之间的上下文联系。尽管结果不如预期,但我仍然能够完成索引构建的工作。
结语
通过 Lang chain 和 LLMS,以及结合 Pegasus 文档和 Slack 内容,我们可以构建强大的机器学习应用程序。这些工具提供了强大的问题回答和索引功能,为用户提供了优质的搜索体验。
以上就是关于 Lang chain 和 LLMS 的简要介绍以及使用它们构建索引和进行查询的过程。希望这篇文章能对您有所帮助,并引发更多关于这些工具的探索和应用。