用 ChatGPT 采用自有数据集训练问答机器人

前言

最近 LLM 模型很火，chatGPT 涵盖的知识范围之广，令人叹为观止。然而码农肯定不能满足于现有的知识库，要扩展自有数据才能发挥其更大的实用价值。

一般来说，深度学习模型大多采用 finetune 的方式来增加训练数据，但 LLM 模型太大了，训练成本过高。无论是离线或是在线训练样本，短时间只有 OpenAI 可为。随着通用大模型的兴起，另外一种被称为 ”前导词注入“ 的提示工程（prompt）逐渐成熟，也能接入自有数据。

本篇主要采用后面这种方法，将软件开发文档转换为矢量数据，再通过 chatGPT 构建更好的问答交互体验，利用强大的归纳搜索能力，大大提高信息获取效率。

文心一言

环境准备

安装 python 3.8

conda create -n chat python=3.8
conda activate chat

配置 jupyter 环境

conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name chat --display-name "chat"

安装 pytorch

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

这里注意版本匹配，我笔记本上采用的是 cuda 11.6 的版本。若显卡不够强大的话，也可以安装 cpu 版本。

安装依赖

pip install langchain
pip install unstructured
pip install openai
pip install pybind11
pip install chromadb
pip install Cython
pip3 install "git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI"
pip install unstructured[local-inference]
pip install layoutparser[layoutmodels,tesseract]
pip install pytesseract

安装编译 detectron2

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
python -m pip install -e detectron2

由于要在 windows 环境下通过源码编译 detectron2，这里有几个坑要提示一下：

pdf2image 出错

pdf2image.exceptions.PDFInfoNotInstalledError: Unable to get page count. Is poppler installed and in PATH?

https://github.com/oschwartz10612/poppler-windows/releases/

下载 poppler，并添加环境变量。

pdfminer 与 pdfminer.six 版本冲突

'LTChar' object has no attribute 'graphicstate' Error in a docker container

卸载 pdfminer 和 pdfminer.six 后重新安装即可修复。

gcc 和 ninja

编译过程中需要配置 gcc，我这里采用的是 MinGW，而 ninja 在windows 下并非可选（否则编译不通过），需放置到 Path 下。（文末有相关文件下载链接）

准备训练数据

将 pdf 文档放置于 /text 目录下，可放置多个文件，这里使用的是音视频的开发文档 meeting.pdf。

jupyter notebook

import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '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'

万事俱备，我们来配置一下 OpenAI 的 api key。（这里省略一万步，最近申请 ChatGPT 的难度又提升了不少，看来白嫖党给 OpenAI 的算力压力很大啊~~，plus 又对国内发行的国际信用卡拒绝，总之很烦）

from langchain.document_loaders import UnstructuredPDFLoader
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator

配置训练采用 gpu 或是 cpu

from detectron2.config import get_cfg
cfg = get_cfg()    
cfg.MODEL.DEVICE = 'gpu' #GPU is recommended

将自定义数据导入loader

text_folder = 'text'
loaders = [UnstructuredPDFLoader(os.path.join(text_folder, fn)) for fn in os.listdir(text_folder)]

训练数据

文本矢量化，并接入 ChatGPT

index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders(loaders)

由于开发文档非常小（169k），在我的 1060 的显卡上只需要不到1分钟就完成了训练，cpu 会稍微慢些。

API 的使用费用也十分的低廉，免费额度够用100多次。重度使用者，估计要考虑上 plus 版本了。

问答效果

服务器的主入口文件是什么?

query = "服务器的主入口文件是什么?"
index.query(query)

' app.js'

这个问题比较简单，能直接在文中找到答案，回答是正确的。

routes/index.js有什么作用?

query = "routes/index.js有什么作用?"
index.query(query)

' routes/index.js is used to define the routes for the application. It is responsible for mapping incoming requests to the appropriate controller functions.'

这个问题显然文档中并没有详细描述，只提到了路由定义文件，这回答大概率是 ChatGPT 做出的补充说明。

介绍一下这个项目?

query = "介绍一下这个项目?"
index.query(query)

' 这个项目包含了一个服务器，一个README.md文件，一个app.js文件，以及double_room，multi_room和live_room三个文件夹，每个文件夹都包含一个index.js文件，以及一些其他的js文件，这些文件用于实现双人房间，多人房间和直播房间的功能，还有一个selfHost的URL，以及一个logic/double_room_mgr.js文件和一个http://localhost:5757/weapp/utils/logfilelist的URL。'

这个属于归纳性问题，显然 ChatGPT 通读了全文后总结的还算不错。

哪个文件处理云通讯相关?

query = "哪个文件处理云通讯相关?"
index.query(query)

' double_room_mgr.js'

这个问题 chat老师“翻车”了，可能是提问里的“相关”，在中文的上下文环境中产生了歧义，把下一个模块的文件当做了答案。

如何服务器部署?

query = "如何服务器部署?"
index.query(query)

' The server is configured with upstream app_weapp, a server block listening on port 80, and a server block listening on port 443. The server_name is set to the selfHost URL, and the ssl_certificate and ssl_certificate_key are set to the specified paths. The location block is configured to proxy requests to the upstream app_weapp. The files listed in the context are not related to server deployment.'

对于文档里没有的内容，ChatGPT 就开始放飞了，丫丫了一堆正确的废话。

总体效果还是很惊艳的，远远超出了我的想象，特别是归纳总结能力上。搜索定位功能来说，对于开发文档，我们码农可能习惯用关键字匹配搜索更高效，而在模糊搜索领域，其实才是 chat 老师真正的用武之地。

可以想象一些使用场景，通读个人小说，归纳出人物关系和故事线；文案的风格提取，并应用到自己的产品上；读各种金融研究报告，给出投资建议。。。

「未来需要一个会提问的人，一个足够庞大的基础语言模型，以及一份足够专业的指导文档，垂直领域专家就这么诞生了！」