使用Langchain和OpenAI的GPT模型使用私人数据构建自定义聊天机器人是一个迷人而复杂的过程。如果您有兴趣了解更多信息，本快速指南将概述此过程，探索OpenAI的GPT模型的局限性，介绍Langchain，并讨论将文本嵌入向量，使用BV8向量数据库，执行相似性搜索和制定响应所涉及的步骤。
像OpenAI的GPT这样的大型语言模型已经彻底改变了自然语言处理领域。但是，它们并非没有局限性。例如，这些模型仅针对 2021 年 <> 月之前可用的数据进行训练，这意味着它们可能无法及时了解最新信息。此外，它们无法使用私有数据，这可能会限制它们在某些应用程序中的实用性。
这就是郎链发挥作用的地方。Langchain是一个开源框架，允许开发人员将大型语言模型集成到他们的应用程序中。它可用于使用私有数据构建自定义聊天机器人，从而克服OpenAI的GPT等模型的主要限制之一。
使用 Langchain 和私有数据构建聊天机器人的过程涉及几个步骤。首先，从 PDF 或 Word 文档中提取文本。然后将此文本拆分为较小的块，这些块嵌入到矢量中。向量是文本数据的数字表示形式，允许计算以确定相似性。这种将文本嵌入矢量的过程对于聊天机器人的功能至关重要。
在本地构建 AI 聊天机器人以进行私人数据分析
Lore Van Oudenhove制作了一个有趣的视频，详细介绍了如何使用Langchain和Weaviate构建自定义聊天机器人。
“Weaviate是一个开源矢量数据库，它存储对象和矢量，允许将矢量搜索与结构化过滤与云原生数据库的容错和可扩展性相结合，所有这些都可以通过GraphQL，REST和各种语言客户端访问。
此过程的代码实现可以使用Jupyter笔记本和Python来完成。所需的依赖项包括 Langchain 包、vv8 客户端和 OpenAI 库。出于演示目的，从维基百科中提取的两个PDF文件可以用作聊天机器人信息的来源。
一旦文本嵌入到矢量中，这些矢量就会使用 vv8 矢量数据库存储在矢量数据库中。该数据库对于聊天机器人能够检索和处理信息至关重要。
该过程的下一步是执行相似性搜索。这涉及将查询转换为向量，并将其与向量存储中的所有向量进行比较。相似性搜索是聊天机器人理解和响应用户查询能力的关键组成部分。
最后，聊天机器人使用OpenAI的GPT模型制定响应。这是使用 Langchain 的加载 Q 和 A 链完成的，该链结合了大型语言模型和查询。需要注意的是，聊天机器人只回复集成到矢量数据库中的问题，将结果限制为提供的文档。
使用Langchain和OpenAI的GPT模型使用私人数据构建自定义聊天机器人是一个复杂但有益的过程。它允许创建高度定制的智能聊天机器人，可以利用私人数据提供准确和相关的反应。但是，这也是一个需要深入了解自然语言处理、矢量数据库和大型语言模型的过程。
Langchain和OpenAI的GPT模型的结合为构建自定义聊天机器人提供了强大的工具。尽管大型语言模型存在局限性，但使用私有数据和文本嵌入和相似性搜索等先进技术可以产生高效的聊天机器人。无论您是希望将聊天机器人集成到应用程序中的开发人员，还是探索大型语言模型功能的研究人员，此过程都提供了丰富的创新和进步机会。
