昨天了解了一下如何用 GPT 来做问答知识库,比如 Supabase 的技术文档可以使用自然语言提问,然后由 AI 给出回答。
自己也动手做了一个小工具来做试验:用了 LangChain 框架,调用 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 模型进行实现。Embedding 使用 text-embedding-ada-002-v2
。
基本问题
OpenAI 的 API 简洁易懂,而且 LangChain 提供了抽象,事实上不需要关心 OpenAI 的 API 的用法,只需要关心 LangChain 具体函数 API。
要想构建知识库,则首先要搞清楚下面两个问题:
- 模型怎么能知道关于特定文档的知识?
- 对话历史记录如何保存?
解决了这两个问题,基本就搭建好了该聊天机器人的基本框架。