如何使用OpenAI API和Pinecone構建聊天機器人

LLM聊天機器人：革命性的對話AI，取回增強發電量（RAG）

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>自Chatgpt於2022年11月發布以來，大型語言模型（LLM）聊天機器人已經無處不在，改變了各種應用程序。 雖然聊天機器人的概念並不是什麼新鮮事物 - 舊的聊天機器人過於復雜和令人沮喪，但LLM卻使該領域恢復了活力。該博客探討了LLM的力量，檢索增強一代（RAG）技術，以及如何使用OpenAI的GPT API和Pinecone構建自己的聊天機器人。

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本指南涵蓋：

>檢索增強發電（抹布）
大型語言模型（LLMS）
• 利用OpenAi GPT和其他API
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• >向量數據庫及其必要性
• 在Python中使用Pinecone和OpenAI創建聊天機器人
要進行更深入的潛水，請探索我們在使用Pinecone的嵌入矢量數據庫上的課程，並使用OpenAI API和Pinecone

構建聊天機器人。

大型語言模型（LLMS）

圖像源

從創意寫作到技術文檔。 他們的功能包括摘要，對話性AI和語言翻譯，通常會捕獲細微的語言特徵。 但是，LLM有局限性。 “幻覺” - 使合理但不正確的信息產生的，培訓數據的偏見是重大挑戰。 儘管LLM代表了AI的主要進步，但仔細的管理對於減輕風險至關重要。 >檢索增強發電（抹布）

圖像源

RAG解決了

llms的限制（由於數據限製或“幻覺”而引起的過時，通用或錯誤信息）。 抹布通過指示LLM從指定來源檢索相關信息，從而提高了準確性和可信度。 這為開發人員提供了對LLM響應的更多控制。

> 抹布過程（簡化）

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（單獨可用詳細的抹布教程。）>

1. 數據準備：外部數據（例如，當前的研究，新聞）已準備並轉換為LLM可用的格式（嵌入）。 >
>嵌入式存儲：嵌入在矢量數據庫中（如Pinecone），優化了用於有效的矢量數據檢索。
2. 信息檢索：>使用用戶查詢（轉換為矢量）從數據庫中檢索最相關的信息。 >
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3. 提示增強：檢索數據和用戶查詢增強LLM提示，導致更準確的響應。 >
數據更新：
4. 定期更新外部數據以保持準確性。
>向量數據庫

圖像源

向量數據庫管理高維向量（數學數據表示）。 他們根據向量距離進行相似性搜索，從而實現語義查詢。 應用程序包括查找類似的圖像，文檔或產品。 Pinecone是一個流行，高效且用戶友好的例子。 其先進的索引技術是抹布應用的理想選擇。

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openai api OpenAi的API 提供了對GPT，DALL-E和Whisper等模型的訪問權限。 可通過HTTP請求訪問（或用Python的庫簡化），它可以輕鬆地集成到各種編程語言中。

python示例：

langchain（框架概述）

蘭鏈簡化了LLM應用程序的開發。 雖然強大，但仍處於積極的開發狀態，因此可以改變API。 openai>端到端python示例：構建llm聊天機器人

本節使用OpenAI GPT-4和Pinecone構建聊天機器人。 （注意：此代碼的大部分是根據Pinecone官方Langchain指南進行的。

1。 OpenAI和Pinecone設置：獲取API鍵。

2。 安裝庫：使用pip安裝langchain，langchain-community，openai，tiktoken，pinecone-client和pinecone-datasets。

3。 示例數據集：加載預定的數據集（例如，

wikipedia-simple-text-embedding-ada-002-100K）。 （建議更快地處理子集。）pinecone-datasets>

4。 Pinecone索引設置：創建Pinecone Index（在此示例中

）。 langchain-retrieval-augmentation-fast>

5。 數據插入：將採樣的數據提高到Pinecone索引中。

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6。 Langchain集成：使用Pinecone索引和OpenAI嵌入初始化Langchain Vector Store。

7。 查詢：使用矢量存儲執行相似性搜索。

8。 LLM集成：使用

和ChatOpenAI（或用於源屬性）將LLM與向量存儲集成。 RetrievalQA結論RetrievalQAWithSourcesChain

>該博客演示了抹布來構建可靠且相關的LLM驅動聊天機器人的力量。 LLM，矢量數據庫（例如Pinecone）和Langchain之類的框架的組合使開發人員創建了複雜的對話AI應用程序。 我們的課程在這些領域提供了進一步的學習機會。

以上是如何使用OpenAI API和Pinecone構建聊天機器人的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！