So erstellen Sie einen Chatbot mithilfe der OpenAI -API & Pinecone

llm Chatbots: revolutionieren Konversations -KI mit Abruf Augmented Generation (RAG)

Seit dem Start von Chatgpt November 2022 sind Chatbots mit großer Sprachmodell (LLM) allgegenwärtig geworden und transformiert verschiedene Anwendungen. Während das Konzept der Chatbots nicht neu ist - viele ältere Chatbots waren übermäßig komplex und frustrierend -, haben die Plms das Feld wiederbelebt. Dieser Blog untersucht die Leistung von LLMs, die RAG -Technik (Abruf Augmented Generation) und wie Sie Ihren eigenen Chatbot mit OpenAIs GPT -API und Tinecone erstellen.

Diese Anleitung deckt:

• Abruf Augmented Generation (RAG)
• große Sprachmodelle (LLMs)
• unter Verwendung von OpenAI GPT und anderen APIs
• Vektordatenbanken und ihre Notwendigkeit
• Erstellen eines Chatbots mit Pinecone und Openai in Python

Erforschen Sie für einen tieferen Tauchgang unsere Kurse in Vektordatenbanken für Einbettungen mit PineCone und dem Code-Along auf Chatbots mit OpenAI-API und Pinecone

.

große Sprachmodelle (LLMs)

Bildquelle

llms wie GPT-4 sind ausgefeilte Algorithmen für maschinelles Lernen, die tiefes Lernen (insbesondere Transformer-Architektur) verwenden, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Auf massiven Datensätze (Billionen von Wörtern aus verschiedenen Online -Quellen) erledigen sie komplexe Sprachaufgaben.

llms excel bei der Textgenerierung in verschiedenen Stilen und Formaten, vom kreativen Schreiben bis zur technischen Dokumentation. Zu ihren Fähigkeiten zählen Summarisierung, Konversations -KI und Sprachübersetzung, die häufig differenzierte Sprachmerkmale erfassen.

LLMs haben jedoch Einschränkungen. "Halluzinationen" - generierende plausible, aber falsche Informationen - und Verzerrungen aus Trainingsdaten sind erhebliche Herausforderungen. Während LLMs einen großen KI -Fortschritt darstellen, ist das sorgfältige Management von entscheidender Bedeutung, um Risiken zu mildern.

Abruf Augmented Generation (RAG)

Bildquelle

llms 'Einschränkungen (veraltete, generische oder falsche Informationen aufgrund von Datenbeschränkungen oder "Halluzinationen") werden von RAG behandelt. RAG verbessert die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit, indem sie LLMs anweisen, relevante Informationen aus bestimmten Quellen abzurufen. Dies gibt Entwicklern mehr Kontrolle über LLM -Antworten.

Der Lag -Prozess (vereinfacht)

(Ein detailliertes Lag -Tutorial ist separat erhältlich.)

1. Datenvorbereitung: externe Daten (z. B. aktuelle Forschung, Nachrichten) werden vorbereitet und in ein von der LLM verwendete Format (Einbettungen) umgewandelt.
2. Einbettungspeicher: Einbettungen werden in einer Vektordatenbank (wie Pinecone) gespeichert, die für ein effizientes Abrufen von Vektordaten optimiert ist.
3. Informationsab Abrufen: Eine semantische Suche mit der Abfrage des Benutzers (in einen Vektor konvertiert) ruft die relevantesten Informationen aus der Datenbank ab.
4. Einheitliche Augmentation: Abgerufene Daten und die Benutzerabfrage erweitern die LLM -Eingabeaufforderung, was zu genaueren Antworten führt.
5. Datenaktualisierungen: externe Daten werden regelmäßig aktualisiert, um die Genauigkeit zu erhalten.

Vektordatenbanken

Bildquelle

Vektordatenbanken verwalten hochdimensionale Vektoren (mathematische Datendarstellungen). Sie zeichnen sich bei Ähnlichkeitssuche auf der Grundlage der Vektorentfernung aus und ermöglichen eine semantische Abfrage. Zu den Anwendungen gehören ähnliche Bilder, Dokumente oder Produkte. PineCone ist ein beliebtes, effizientes und benutzerfreundliches Beispiel. Die fortschrittlichen Indexierungstechniken sind ideal für RAG -Anwendungen.

openai api

Die API von

OpenAI bietet Zugriff auf Modelle wie GPT, Dall-E und Whisper. Über HTTP -Anforderungen (oder mit der openai -Bibliothek von Python vereinfacht) zugänglich und ist leicht in verschiedene Programmiersprachen integriert.

Python Beispiel:

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

completion = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "You are expert in Machine Learning."},
    {"role": "user", "content": "Explain how does random forest works?."}
  ]
)

print(completion.choices[0].message)

Langchain (Framework -Übersicht)

Langchain vereinfacht die LLM -Anwendungsentwicklung. Obwohl es mächtig ist, steht es immer noch unter aktiver Entwicklung, sodass API -Änderungen möglich sind.

End-to-End-Python-Beispiel: Erstellen eines LLM-Chatbots

Dieser Abschnitt erstellt einen Chatbot mit OpenAI GPT-4 und Tinecone. (Hinweis: Ein Großteil dieses Code ist aus dem offiziellen Tinecone Langchain -Handbuch angepasst.)

1. OpenAI und Tinecone Setup: API -Schlüssel erhalten.

2. Installieren Sie Bibliotheken: Verwenden Sie PIP, um langchain, langchain-community, openai, tiktoken, pinecone-client und pinecone-datasets zu installieren.

3. Beispieldatensatz: Laden Sie einen voreingebetteten Datensatz (z. B. wikipedia-simple-text-embedding-ada-002-100K von pinecone-datasets). (Eine Untergruppe abtastet wird für eine schnellere Verarbeitung empfohlen.)

4. Pinecone Index Setup: Erstellen Sie einen Pinecone -Index (langchain-retrieval-augmentation-fast in diesem Beispiel).

5. Dateninsertion: Verbinden Sie die abgetasteten Daten in den Pinecone -Index.

6. Langchain -Integration: Initialisieren Sie einen Langchain -Vektorspeicher mit dem Pinecone Index und OpenAI -Einbettungen.

7. Abfrage: Verwenden Sie den Vektor Store, um Ähnlichkeitssuche durchzuführen.

8. LLM -Integration: Verwenden Sie ChatOpenAI und RetrievalQA (oder RetrievalQAWithSourcesChain für die Quellzuordnung), um das LLM in den Vektorspeicher zu integrieren.

Schlussfolgerung

Dieser Blog demonstrierte die Kraft von Lappen für den Aufbau zuverlässiger und relevanter LLM-Chatbots. Die Kombination von LLMs, Vector -Datenbanken (wie Pinecone) und Frameworks wie Langchain ermöglicht Entwickler, anspruchsvolle Konversations -KI -Anwendungen zu erstellen. Unsere Kurse bieten weitere Lernmöglichkeiten in diesen Bereichen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erstellen Sie einen Chatbot mithilfe der OpenAI -API & Pinecone. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!