什么是语义搜索应用?
语义搜索是一种搜索方法,它能够理解用户的意图和搜索查询的上下文含义,而不仅仅是匹配关键词。它使用自然语言处理和机器学习来解释查询背后的语义或含义,从而产生更准确和相关的搜索结果。语义搜索可以考虑用户意图、查询上下文、同义词识别和自然语言理解。它的应用范围从网络搜索引擎到个性化推荐系统。
项目概述
本项目是一个基础的起步项目,用于构建使用以下工具和API的应用:
- Next.js
- LangchainJS
- Pinecone向量数据库
- GPT3
该应用的主要功能是:
- 接收文本文件
- 将文本嵌入为向量
- 将向量存储到Pinecone中
- 允许对数据进行语义搜索
技术栈介绍
Next.js
Next.js是一个流行的React框架,用于构建服务器端渲染和静态网站生成的应用。它提供了许多内置功能,如自动代码拆分、预渲染、路由等,使得构建高性能的React应用变得更加简单。
LangchainJS
LangchainJS是一个JavaScript库,它简化了与大型语言模型(如GPT-3)的交互过程。它提供了一系列工具和抽象,使得构建复杂的NLP应用变得更加容易。
Pinecone
Pinecone是一个向量数据库,专门设计用于存储和检索高维向量数据。在本项目中,它用于存储文本的向量表示,以便进行快速和高效的语义搜索。
GPT3
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)是OpenAI开发的一个强大的语言模型。在这个项目中,它被用来生成文本的向量表示,并帮助进行语义搜索。
项目设置
要运行此应用,您需要:
- OpenAI API密钥
- Pinecone API密钥
安装步骤
- 克隆仓库:
git clone git@github.com:dabit3/semantic-search-nextjs-pinecone-langchain-chatgpt.git
- 进入目录并安装依赖:
cd semantic-search-nextjs-pinecone-langchain-chatgpt
npm install
-
复制
.example.env.local到一个名为.env.local的新文件,并更新您的API密钥和环境。确保您的环境是Pinecone提供给您的实际环境,例如
us-west4-gcp-free -
(可选)将您自己的自定义文本或markdown文件添加到
/documents文件夹中。 -
运行应用:
npm run dev
使用说明
创建嵌入和索引时,索引完全初始化可能需要2-4分钟。utils中有一个180秒的setTimeout函数,等待索引创建完成。
如果初始化时间更长,那么第一次尝试创建嵌入时将失败。如果发生这种情况,请访问Pinecone控制台观察并等待您的索引创建状态完成,然后再次运行该函数。
运行查询
预配置的应用数据是关于Lens协议开发者文档的,所以除非您用自己的数据替换它,否则它只会理解有关它的问题。以下是您可以用默认数据问它的几个问题:
- Lens和传统社交平台有什么区别?
- Lens SDK和Lens API有什么区别?
- 如何批量查询Lens数据?
获取您的数据
建议查看GPT Repository Loader,它可以轻松地将任何GitHub仓库转换为文本格式,保留文件的结构和文件内容,使用本代码库很容易将其分割并保存到Pinecone中。
结语
本项目为那些希望使用Next.js、Pinecone和Langchain构建语义搜索应用的开发者提供了一个很好的起点。通过这个项目,您可以了解如何将文本嵌入为向量,如何在Pinecone中存储和检索这些向量,以及如何使用GPT3和Langchain进行语义搜索。
随着NLP和AI技术的不断发展,像这样的语义搜索应用将在未来发挥越来越重要的作用。我们鼓励您基于这个项目进行探索和创新,创建更加强大和智能的搜索应用!
