Создание личного помощника с LlamaIndex и GPT-3.5
Вы когда-нибудь мечтали о личном помощнике, который мог бы помочь вам управлять своими знаниями или ответить на ваши вопросы на основе ваших документов? Благодаря недавнему выпуску API серии GPT 3.5 от OpenAI теперь можно создать собственный чат-бот для вопросов и ответов на основе ваших собственных данных.
В этой статье мы рассмотрим, как эффективно создать чат-бот для вопросов и ответов с помощью llama-index и GPT API.
Одним из интересных приложений является ответ на вопрос (QA), который позволяет боту извлекать информацию из документов и быстро отвечать на ваши запросы на естественном языке. Мы можем использовать эту передовую систему НЛП для различных целей, например, для оптимизации поддержки клиентов, обобщения исследований пользователей и управления личными знаниями. Поднимите свою производительность на новый уровень с API GPT 3.5!
ИДЕЯ
Идея использования ChatGPT в качестве помощника для обобщения отзывов клиентов или поиска связанных старых документов о продукте о функции, над которой ведется работа, является потенциальным вариантом использования. Первоначально для достижения этой цели рассматривалась тонкая настройка модели GPT с конкретными данными, но этот подход требует большого набора данных и является дорогостоящим. Тонкая настройка модели может лишь научить ее новому навыку, а не предоставить полную информацию о документах. Для обеспечения качества (многодокументов) еще одним подходом является разработка подсказок путем предоставления контекста в подсказках. С другой стороны, модель GPT имеет ограниченный объем внимания, и передача длинного контекста в API может быть дорогостоящей, учитывая, что существуют тысячи электронных писем с отзывами клиентов и сотни документов о продуктах.
Исследуя способы преодоления ограничений ограничения входных токенов подсказки, мне пришла в голову идея использовать алгоритм для поиска в документах и извлечения только соответствующих выдержек. Передавая эти релевантные контексты вместе с моими вопросами в модель GPT, я надеялся добиться лучших результатов. Во время поиска я обнаружил библиотеку gpt-index, которая позже была переименована в LlamaIndex. Эта библиотека предоставила простое решение моей проблемы и позволила мне легко реализовать идею.
Создание чат-бота для вопросов и ответов
Мы будем использовать LlamaIndex и GPT (text-davinci-003) для создания чат-бота для вопросов и ответов, который работает с существующими документами.
Предпосылки:
- Ключ API OpenAI, который можно получить на странице https://platform.openai.com/account/api-keys.
- База ваших документов. LlamaIndex поддерживает различные источники данных, такие как Notion или Google Docs. В этом руководстве для демонстрации будет использоваться простой текстовый файл.
- Локальная среда Python или онлайн-блокнот Google Colab.
Шаги:
- Создайте индекс данных вашего документа, используя LlamaIndex
- Сформулируйте запрос на естественном языке для поиска в индексе
- LlamaIndex извлечет соответствующие части документа и предоставит их в командной строке GPT.
- Задайте GPT вопрос в соответствующем контексте и сгенерируйте ответ.
LlamaIndex создает векторизованный индекс из данных вашего документа, что делает запросы очень эффективными. Затем он использует этот индекс для определения наиболее релевантных разделов документа на основе сходства между запросом и данными. Полученная информация затем включается в приглашение, отправляемое в GPT, предоставляя ему необходимый контекст для ответа на ваш вопрос.
Давай сделаем это!
Эти команды установят как LlamaIndex, так и OpenAI.
!pip install llama-index !pip install openai
Мы импортируем библиотеки и настроим ключ OpenAI API:
import os from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, Document, SimpleDirectoryReader os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'API-KEY'
Теперь нам нужно построить индекс нашего документа. Я выбрал файл, в котором буду хранить идеи для своего будущего сайта.
documents = SimpleDirectoryReader('your_directory').load_data()
После загрузки документов мы можем построить индекс:
index = GPTSimpleVectorIndex(documents)
Запрос индекса:
response = index.query("What are the best ideas for the site?")
print(response)
Я получил ответ:
Лучшей идеей для сайта было бы создание контента, который был бы информативным, интересным и актуальным для сербского сообщества ИИ. Это могут быть статьи и посты в блогах, посвященные последним новостям и разработкам в области ИИ, подробные интервью с экспертами и лидерами мнений сербского сообщества ИИ, тематические исследования, демонстрирующие реальное применение ИИ в различных секторах, образовательные ресурсы для всех, кто хочет чтобы узнать больше об ИИ и его приложениях, инфографике и визуализациях, которые объясняют сложные концепции и тенденции ИИ, отчетах и технических документах, анализирующих состояние ИИ в Сербии и его потенциал для роста и развития, подкасты или серии видео с беседами со специалистами по ИИ, исследователями, и энтузиастов, статьи и мысли, обсуждающие этические и социальные последствия ИИ и то, как их следует решать в Сербии, освещение событий и резюме конференций, семинаров и встреч, связанных с ИИ в Сербии, и профили стартапов ИИ, компаний и организаций в Сербии, рассказывая об их достижениях и вкладе в эту область.
Довольно точный!
Подумайте о том, чтобы попробовать несколько более продвинутых примеров, я прикрепил документацию LlamaIndex в разделе ресурсов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ:
В этой статье продемонстрирована эффективность сочетания GPT с LlamaIndex для создания чат-бота, отвечающего на вопросы по документам. Хотя GPT сам по себе является впечатляющим инструментом, его возможности можно значительно расширить за счет интеграции с другими инструментами, данными и процессами. Поскольку технология НЛП продолжает развиваться, в ближайшем будущем мы можем ожидать еще более инновационных применений этого мощного инструмента.
РЕСУРСЫ:
