Openai APIとPineconeを使用してチャットボットを構築する方法

LLMチャットボット：検索拡張生成（RAG）

で会話型AIに革命をもたらす

ChatGPTの2022年11月の発売以来、大規模な言語モデル（LLM）チャットボットは遍在し、さまざまなアプリケーションを変換しています。 チャットボットの概念は新しいものではありませんが、多くの古いチャットボットは過度に複雑でイライラしていましたが、llmはフィールドを活性化しました。このブログでは、LLMSの力、検索拡張生成（RAG）技術、およびOpenaiのGPT APIとPineconeを使用して独自のチャットボットを構築する方法を探ります。

このガイドがカバーしています：

検索拡張生成（rag）
大手言語モデル（LLMS）
• Openai GPTおよびその他のAPIを使用して
ベクトルデータベースとその必要性
python
• でPineconeとOpenaiを使用したチャットボットを作成します
より深いダイビングについては、Pineconeを備えた埋め込みと、Openai APIとPineconeの構築チャットボットに並ぶコードを埋め込んでいるベクトルデータベースのコースを探索してください

大手言語モデル（LLMS）

画像ソース

GPT-4などの

LLMは、人間の言語を理解して生成するために、深い学習（具体的には変圧器アーキテクチャ）を採用する洗練された機械学習アルゴリズムです。大規模なデータセット（多様なオンラインソースからの数兆語）でトレーニングされているため、複雑な言語タスクを処理します。 llmsは、創造的なライティングから技術文書まで、さまざまなスタイルや形式のテキスト生成に優れています。 それらの能力には、要約、会話型AI、言語翻訳が含まれ、しばしば微妙な言語機能をキャプチャします。 ただし、LLMには制限があります。 「幻覚」 - もっともらしいが誤った情報を生成し、トレーニングデータからのバイアスは重要な課題です。 LLMは主要なAIの進歩を表していますが、リスクを軽減するには慎重な管理が重要です。 検索拡張生成（rag）

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llmsの制限（データの制限または「幻覚」による時代遅れ、一般的、または誤った情報）は、ragによって対処されます。 RAGは、指定されたソースから関連情報を取得するようLLMを指示することにより、精度と信頼性を向上させます。 これにより、開発者はLLM応答をより多く制御できます

ragプロセス（簡素化）

（詳細なragチュートリアルは個別に入手できます。）

1. データの準備：外部データ（例：現在の研究、ニュース）が準備され、LLMが使用できる形式（埋め込み）に変換されます。
2. 埋め込みストレージ：埋め込みはベクターデータベース（Pineconeなど）に保存され、効率的なベクターデータ検索用に最適化されています。
情報検索：
3. ユーザーのクエリを使用したセマンティック検索（ベクトルに変換）は、データベースから最も関連性の高い情報を取得します。 プロンプトの増強：
取得データとユーザークエリはLLMプロンプトを増やし、より正確な応答につながります。
4. データの更新：外部データは、精度を維持するために定期的に更新されます。
5. Vectorデータベース

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ベクトルデータベースは、高次元ベクトル（数学データ表現）を管理します。 彼らは、ベクトル距離に基づいて類似性検索に優れており、セマンティッククエリを可能にします。 アプリケーションには、同様の画像、ドキュメント、または製品の検索が含まれます。 Pineconeは、人気があり、効率的でユーザーフレンドリーな例です。 高度なインデックス作成手法は、RAGアプリケーションに最適です

openai api OpenaiのAPIは、GPT、Dall-E、Whisperなどのモデルへのアクセスを提供します。 HTTPリクエストを介してアクセス可能（またはPythonの

ライブラリで簡素化されています）、さまざまなプログラミング言語に簡単に統合されています。

pythonの例：

langchain（フレームワークの概要）

openaiLangchainはLLMアプリケーション開発を簡素化します。 強力ですが、まだアクティブな開発中であるため、APIの変更が可能です。

エンドツーエンドのPython例：LLMチャットボットの構築

このセクションでは、Openai GPT-4とPineconeを使用してチャットボットを構築します。 （注：このコードの多くは、公式のPinecone Langchain Guideから採用されています。）

1。 OpenaiおよびPineconeセットアップ：APIキーを取得します

2。 ライブラリをインストールする：PIPを使用して

、langchain、langchain-community、openai、tiktoken、およびpinecone-client。 pinecone-datasets 3。 サンプルデータセット：事前に埋め込まれたデータセットをロードします（例：

from

）。 （より速い処理にはサブセットのサンプリングをお勧めします。）wikipedia-simple-text-embedding-ada-002-100K pinecone-datasets 4。 Pinecone Indexのセットアップ：Pineconeインデックスを作成します（この例では

）。

5。 データの挿入：サンプリングされたデータをPineconeインデックスに上げます。 langchain-retrieval-augmentation-fast 6。 Langchain Integration：Pinecone IndexとOpenai Embeddingsを使用してLangchain Vectorストアを初期化します。

7。 クエリ：ベクトルストアを使用して、類似性検索を実行します

8。 LLMの統合：

およびおよび（または

）を使用して、LLMをベクトルストアと統合します。

結論

ChatOpenAIこのブログは、信頼できる関連性のあるLLM駆動のチャットボットを構築するためのRAGの力を示しました。 LLMS、ベクトルデータベース（Pineconeなど）、およびLangchainのようなフレームワークの組み合わせにより、開発者が洗練された会話型AIアプリケーションを作成できるようになります。 私たちのコースは、これらの分野でさらなる学習機会を提供します

以上がOpenai APIとPineconeを使用してチャットボットを構築する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。