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使用GPT根据文档建立聊天机器人的详细教程

2023-4-18 22:52| 发布者: admin| 查看: 48| 评论: 1

摘要: 与ChatGPT聊天很有趣，而且信息量很大–过去一段时间我一直在与它闲聊，探索一些新的想法，学习。但这些都是比较随意的用例，新奇感很快就会减弱，特别是当你意识到它能产生幻觉的时候。我们可能如何以更有成效的方 ...

与ChatGPT聊天很有趣，而且信息量很大–过去一段时间我一直在与它闲聊，探索一些新的想法，学习。但这些都是比较随意的用例，新奇感很快就会减弱，特别是当你意识到它能产生幻觉的时候。

我们可能如何以更有成效的方式来使用它？随着OpenAI最近发布的GPT 3.5系列API，我们可以做的事情远不止是闲聊。对于企业和你的个人使用来说，一个非常有成效的使用案例是QA（问题回答）–你用自然语言向机器人询问你自己的文件/数据，它可以通过从文件中检索信息并生成回应来快速回答你[1]。你可以把它用于客户支持、综合用户研究、你的个人知识管理，等等

AI生成图片

向机器人询问与文件有关的问题，用稳定扩散法生成的图像。

在这篇文章中，我将探讨如何根据自己的数据建立自己的问答聊天机器人，包括为什么有些方法行不通，以及如何利用llama-index和GPT API以高效的方式建立文档问答聊天机器人的步骤指南。

(如果你只想知道如何建立问答聊天机器人，你可以直接跳到 “逐步建立文档问答聊天机器人” 部分）

探索不同的方法

我的日常工作是产品经理–阅读客户反馈和内部文件占据了我生活的很大一部分时间。当ChatGPT出来的时候，我立刻想到了把它作为一个助手，帮助我综合客户的反馈，或者找到关于我正在做的功能的相关旧产品文档。

我首先想到的是用我自己的数据对GPT模型进行微调来实现这个目标。但是，微调需要花费相当多的钱，而且需要一个有实例的大数据集。也不可能在文件有变化时每次都进行微调。更关键的一点是，微调根本不可能让模型 “知道 “文档中的所有信息，而是要教给模型一种新的技能。因此，对于（多）文档质量保证来说，微调并不是一个好办法。

我想到的第二个方法是通过在prompt中提供上下文来进行prompt工程。例如，我可以在实际问题之前附加原始文档内容，而不是直接问问题。但是GPT模型的注意力是有限的–它只能接受prompt中的几千字（大约4000个标记或3000字）。只要我们有成千上万的客户反馈邮件和数百个产品文档，就不可能给它prompt中的所有背景。如果你向API传递一个长的上下文，也是很昂贵的，因为定价是基于你使用的代币的数量。

I will ask you questions based on the following context:— Start of Context —YOUR DOCUMENT CONTENT— End of Context—My question is: “What features do users want to see in the app?”

(如果你想了解更多关于GPT的微调和promp工程，你可以阅读这篇文章：https://medium.com/design-bootcamp/3-ways-to-tailor-foundation-language-models-like-gpt-for-your-business-e68530a763bd)

由于prompt对输入标记的数量有限制，我想出了这样一个主意：首先使用一种算法来搜索文档并挑选出相关的摘录，然后只将这些相关的语境与我的问题一起传递给GPT模型。在我研究这个想法的时候，我发现了一个叫做gpt-index（现在改名为LlamaIndex）的库，它正是我想做的事情，而且使用起来很简单[2]。

自动聊天机器人工作流

从文件中提取相关部分，然后将其反馈给prompt。图标来自https://www.flaticon.com/

在下一节中，我将给出一个使用LlamaIndex和GPT在你自己的数据上建立一个问答聊天机器人的分步教程。

逐步建立文档问答聊天机器人

在这一节中，我们将用LlamaIndex和GPT（text-davinci-003）在现有文档的基础上建立一个问答聊天机器人，这样你就可以用自然语言提出关于文档的问题，并从聊天机器人那里得到答案。

前提条件

在开始本教程之前，我们需要准备一些东西：

你的OpenAI API密钥，可以在https://platform.openai.com/account/api-keys。
一个你的文档数据库。LlamaIndex支持许多不同的数据源，如Notion、Google Docs、Asana等[3]。在本教程中，我们只使用一个简单的文本文件进行演示。
一个本地的Python环境或一个在线的Google Colab笔记本。

工作流程

工作流程简单明了，只需要几个步骤：

用LlamaIndex为你的文档数据建立一个索引
用自然语言查询该索引
LlamaIndex将检索相关部分并将其传递给GPT prompt。
向GPT询问相关的上下文并构建一个回应

LlamaIndex所做的是将你的原始文档数据转换成一个矢量的索引，这对查询来说是非常有效的。它将使用这个索引，根据查询和数据的相似性，找到最相关的部分。然后，它将把检索到的内容插入到它将发送给GPT的prompt中，这样GPT就有了回答你问题的背景。

设置

我们需要先安装这些库。只需在你的终端或谷歌Colab笔记本上运行以下命令。这些命令将同时安装LlamaIndex和OpenAI。

!pip install llama-index!pip install openai

接下来，我们将在python中导入这些库，并在一个新的.py文件中设置你的OpenAI API密钥。

# Import necessary packagesfrom llama_index import GPTSimpleVectorIndex, Document, SimpleDirectoryReaderimport osos.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'sk-YOUR-API-KEY'

构建索引并保存它

在我们安装了所需的库并将其导入后，我们将需要构建一个你的文档的索引。

为了加载你的文档，你可以使用LllamaIndex提供的SimpleDirectoryReader方法，或者你可以从字符串中加载它。

# Loading from a directorydocuments = SimpleDirectoryReader('your_directory').load_data()# Loading from strings, assuming you saved your data to strings text1, text2, ...text_list = [text1, text2, ...]documents = [Document(t) for t in text_list]

LlamaIndex还提供各种数据连接器，包括Notion、Asana、Google Drive、Obsidian等。你可以在https://llamahub.ai/找到可用的数据连接器。

加载完文档后，我们就可以用以下方法简单地构建索引了：

# Construct a simple vector indexindex = GPTSimpleVectorIndex(documents)

如果你想保存索引并加载它以便将来使用，你可以使用以下方法：

# Save your index to a index.json fileindex.save_to_disk('index.json')# Load the index from your saved index.json fileindex = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk('index.json')

查询索引并获得响应

查询索引很简单

# Querying the indexresponse = index.query("What features do users want to see in the app?")print(response)

查询索引响应示例

一个响应的例子。

然后就可以了！你会得到你的答案。在引擎盖下，LlamaIndex将接受你的prompt，在索引中搜索相关的块，并将你的prompt和相关块传递给GPT。

一些关于高级用法的说明

上面的步骤只展示了使用LlamaIndex和GPT回答问题的一个非常简单的入门用法。但你可以做的远不止这些。事实上，你可以配置LlamaIndex来使用不同的大型语言模型（LLM），为不同的任务使用不同类型的索引，用一个新的索引来更新现有的索引，等等。如果你有兴趣，你可以在https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/index.html，阅读他们的文档。