如何使用OpenAI API和Pinecone构建聊天机器人

LLM聊天机器人：革命性的对话AI，取回增强发电量（RAG）

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>自Chatgpt于2022年11月发布以来，大型语言模型（LLM）聊天机器人已经无处不在，改变了各种应用程序。 虽然聊天机器人的概念并不是什么新鲜事物 - 旧的聊天机器人过于复杂和令人沮丧，但LLM却使该领域恢复了活力。该博客探讨了LLM的力量，检索增强一代（RAG）技术，以及如何使用OpenAI的GPT API和Pinecone构建自己的聊天机器人。

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本指南涵盖：

>检索增强发电（抹布）
大型语言模型（LLMS）
• 利用OpenAi GPT和其他API
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• >向量数据库及其必要性
• 在Python中使用Pinecone和OpenAI创建聊天机器人
要进行更深入的潜水，请探索我们在使用Pinecone的嵌入矢量数据库上的课程，并使用OpenAI API和Pinecone

构建聊天机器人。

大型语言模型（LLMS）

图像源

从创意写作到技术文档。 他们的功能包括摘要，对话性AI和语言翻译，通常会捕获细微的语言特征。 但是，LLM有局限性。 “幻觉” - 使合理但不正确的信息产生的，培训数据的偏见是重大挑战。 尽管LLM代表了AI的主要进步，但仔细的管理对于减轻风险至关重要。 >检索增强发电（抹布）

图像源

RAG解决了

llms的限制（由于数据限制或“幻觉”而引起的过时，通用或错误信息）。 抹布通过指示LLM从指定来源检索相关信息，从而提高了准确性和可信度。 这为开发人员提供了对LLM响应的更多控制。

> 抹布过程（简化）

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（单独可用详细的抹布教程。）>

1. 数据准备：外部数据（例如，当前的研究，新闻）已准备并转换为LLM可用的格式（嵌入）。 >
>嵌入式存储：嵌入在矢量数据库中（如Pinecone），优化了用于有效的矢量数据检索。
2. 信息检索：>使用用户查询（转换为矢量）从数据库中检索最相关的信息。>
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3. 提示增强：检索数据和用户查询增强LLM提示，导致更准确的响应。 >
数据更新：
4. 定期更新外部数据以保持准确性。
>向量数据库

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向量数据库管理高维向量（数学数据表示）。 他们根据向量距离进行相似性搜索，从而实现语义查询。 应用程序包括查找类似的图像，文档或产品。 Pinecone是一个流行，高效且用户友好的例子。 其先进的索引技术是抹布应用的理想选择。

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openai api OpenAi的API 提供了对GPT，DALL-E和Whisper等模型的访问权限。 可通过HTTP请求访问（或用Python的库简化），它可以轻松地集成到各种编程语言中。

python示例：

langchain（框架概述）

兰链简化了LLM应用程序的开发。 虽然强大，但仍处于积极的开发状态，因此可以改变API。 openai>端到端python示例：构建llm聊天机器人

本节使用OpenAI GPT-4和Pinecone构建聊天机器人。 （注意：此代码的大部分是根据Pinecone官方Langchain指南进行的。

1。 OpenAI和Pinecone设置：获取API键。

2。 安装库：使用pip安装langchain，langchain-community，openai，tiktoken，pinecone-client和pinecone-datasets。

3。 示例数据集：加载预定的数据集（例如，

wikipedia-simple-text-embedding-ada-002-100K）。 （建议更快地处理子集。）pinecone-datasets>

4。 Pinecone索引设置：创建Pinecone Index（在此示例中

）。langchain-retrieval-augmentation-fast>

5。 数据插入：将采样的数据提高到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。 查询：使用矢量存储执行相似性搜索。

8。 LLM集成：使用

和ChatOpenAI（或用于源属性）将LLM与向量存储集成。 RetrievalQA结论RetrievalQAWithSourcesChain

>该博客演示了抹布来构建可靠且相关的LLM驱动聊天机器人的力量。 LLM，矢量数据库（例如Pinecone）和Langchain之类的框架的组合使开发人员创建了复杂的对话AI应用程序。 我们的课程在这些领域提供了进一步的学习机会。

以上是如何使用OpenAI API和Pinecone构建聊天机器人的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！