基于GPT3.5实现本地知识库解决方案-利用向量数据库和GPT向量接口-实现智能回复并限制ChatGPT回答的范围

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标题有点长，但是基本也说明出了这篇文章的主旨，那就是利用GPT AI智能回答自己设置好的问题

既能实现自己的AI知识库机器人，又能节省ChatGPT调用的token成本费用。

代码仓库地址

document.ai: 基于GPT3.5的通用本地知识库解决方案

下面图片是整个流程：

导入知识库数据

利用openai的向量接口生成向量数据，然后导入到向量数据库qdrant

这段代码会将指定目录下的所有文件读取出来，然后将文件中的文本内容进行分割，分割后的结果会被传入到

to_embeddings函数中，该函数会使用 OpenAI 的 API 将文本内容转换为向量。最后，将向量和文件名、文件内容一起作为一个文档插入到 Qdrant 数据库中。

具体来说，这段代码会遍历 ./source_data目录下的所有文件，对于每个文件，它会读取文件内容，然后将文件内容按照 #####进行分割

分割后的结果会被传入到 to_embeddings函数中。

to_embeddings函数会使用 OpenAI 的 API 将文本内容转换为向量，最后返回一个包含文件名、文件内容和向量的列表。

接下来，将向量和文件名、文件内容一起作为一个文档插入到 Qdrant 数据库中。

其中，count变量用于记录插入的文档数量，client.upsert函数用于将文档插入到 Qdrant 数据库中。

需要在目录里创建.env文件，里面放OPENAI_API_KEY

OPENAI_API_KEY=sk-Zxxxxxxxxddddddddd

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.http.models import Distance, VectorParams
from qdrant_client.http.models import PointStruct
from dotenv import load_dotenv
import os
import tqdm
import openaidef to_embeddings(items):sentence_embeddings = openai.Embedding.create(model="text-embedding-ada-002",input=items[1])return [items[0], items[1], sentence_embeddings["data"][0]["embedding"]]if __name__ == '__main__':client = QdrantClient("127.0.0.1", port=6333)collection_name = "data_collection"load_dotenv()openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")# 创建collectionclient.recreate_collection(collection_name=collection_name,vectors_config=VectorParams(size=1536, distance=Distance.COSINE),)count = 0for root, dirs, files in os.walk("./source_data"):for file in tqdm.tqdm(files):file_path = os.path.join(root, file)with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:text = f.read()parts = text.split('#####')item = to_embeddings(parts)client.upsert(collection_name=collection_name,wait=True,points=[PointStruct(id=count, vector=item[2], payload={"title": item[0], "text": item[1]}),],)count += 1

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查询知识库数据

这是一个基于flask的web应用，主要功能是根据用户输入的问题，从Qdrant中搜索相关的文本，然后使用openai的ChatCompletion API进行对话生成，最后将生成的回答返回给用户。

from flask import Flask
from flask import render_template
from flask import request
from dotenv import load_dotenv
from qdrant_client import QdrantClient
import openai
import osapp = Flask(__name__)def prompt(question, answers):"""生成对话的示例提示语句，格式如下：demo_q:使用以下段落来回答问题，如果段落内容不相关就返回未查到相关信息："成人头疼，流鼻涕是感冒还是过敏？"1. 普通感冒：您会出现喉咙发痒或喉咙痛，流鼻涕，流清澈的稀鼻涕（液体），有时轻度发热。2. 常年过敏：症状包括鼻塞或流鼻涕，鼻、口或喉咙发痒，眼睛流泪、发红、发痒、肿胀，打喷嚏。demo_a:成人出现头痛和流鼻涕的症状，可能是由于普通感冒或常年过敏引起的。如果病人出现咽喉痛和咳嗽，感冒的可能性比较大；而如果出现口、喉咙发痒、眼睛肿胀等症状，常年过敏的可能性比较大。system:你是一个医院问诊机器人"""demo_q = '使用以下段落来回答问题："成人头疼，流鼻涕是感冒还是过敏？"\n1. 普通感冒：您会出现喉咙发痒或喉咙痛，流鼻涕，流清澈的稀鼻涕（液体），有时轻度发热。\n2. 常年过敏：症状包括鼻塞或流鼻涕，鼻、口或喉咙发痒，眼睛流泪、发红、发痒、肿胀，打喷嚏。'demo_a = '成人出现头痛和流鼻涕的症状，可能是由于普通感冒或常年过敏引起的。如果病人出现咽喉痛和咳嗽，感冒的可能性比较大；而如果出现口、喉咙发痒、眼睛肿胀等症状，常年过敏的可能性比较大。'system = '你是一个医院问诊机器人'q = '使用以下段落来回答问题，如果段落内容不相关就返回未查到相关信息："'q += question + '"'# 带有索引的格式for index, answer in enumerate(answers):q += str(index + 1) + '. ' + str(answer['title']) + ': ' + str(answer['text']) + '\n'"""system:代表的是你要让GPT生成内容的方向，在这个案例中我要让GPT生成的内容是医院问诊机器人的回答，所以我把system设置为医院问诊机器人前面的user和assistant是我自己定义的，代表的是用户和医院问诊机器人的示例对话，主要规范输入和输出格式下面的user代表的是实际的提问"""res = [{'role': 'system', 'content': system},{'role': 'user', 'content': demo_q},{'role': 'assistant', 'content': demo_a},{'role': 'user', 'content': q},]return resdef query(text):"""执行逻辑：首先使用openai的Embedding API将输入的文本转换为向量然后使用Qdrant的search API进行搜索，搜索结果中包含了向量和payloadpayload中包含了title和text，title是疾病的标题，text是摘要最后使用openai的ChatCompletion API进行对话生成"""client = QdrantClient("127.0.0.1", port=6333)collection_name = "data_collection"load_dotenv()openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")sentence_embeddings = openai.Embedding.create(model="text-embedding-ada-002",input=text)"""因为提示词的长度有限，所以我只取了搜索结果的前三个，如果想要更多的搜索结果，可以把limit设置为更大的值"""search_result = client.search(collection_name=collection_name,query_vector=sentence_embeddings["data"][0]["embedding"],limit=3,search_params={"exact": False, "hnsw_ef": 128})answers = []tags = []"""因为提示词的长度有限，每个匹配的相关摘要我在这里只取了前300个字符，如果想要更多的相关摘要，可以把这里的300改为更大的值"""for result in search_result:if len(result.payload["text"]) > 300:summary = result.payload["text"][:300]else:summary = result.payload["text"]answers.append({"title": result.payload["title"], "text": summary})completion = openai.ChatCompletion.create(temperature=0.7,model="gpt-3.5-turbo",messages=prompt(text, answers),)return {"answer": completion.choices[0].message.content,"tags": tags,}@app.route('/')
def hello_world():return render_template('index.html')@app.route('/search', methods=['POST'])
def search():data = request.get_json()search = data['search']res = query(search)return {"code": 200,"data": {"search": search,"answer": res["answer"],"tags": res["tags"],},}if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=3000)

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