ChatGPT-pgvector: 构建基于领域知识的智能问答系统

Ray

ChatGPT-pgvector:构建基于领域知识的智能问答系统

在人工智能和自然语言处理领域,ChatGPT等大型语言模型(LLM)的出现无疑是一个重大突破。这些模型在通用对话和问答方面表现出色,但在特定领域知识的应用上仍存在局限性。为了解决这一问题,ChatGPT-pgvector项目应运而生,旨在结合OpenAI的强大语言模型和向量数据库技术,打造一个能够精准回答特定领域问题的智能问答系统。

项目背景与意义

ChatGPT等通用型大语言模型虽然在日常对话中表现优异,但在处理特定领域的专业问题时往往力不从心。它们可能会生成不准确或虚构的答案来填补知识空白,而且无法提供信息来源。这在需要高度准确性和可追溯性的专业领域应用中是不可接受的。

ChatGPT-pgvector项目正是为了解决这一痛点而设计的。它巧妙地结合了OpenAI的语言模型能力和向量数据库的精准检索功能,为构建基于特定领域知识的对话式接口提供了一个可靠的解决方案。

核心技术:嵌入向量与相似度搜索

本项目的核心技术在于利用嵌入向量(Embeddings)来表示文本语义,并通过向量相似度搜索来实现精准的知识检索。嵌入向量是一种将文本转化为高维数值向量的技术,能够捕捉文本的语义信息。通过计算向量之间的余弦相似度,我们可以量化不同文本之间的语义相关性。

在ChatGPT-pgvector中,文档内容首先被转换成嵌入向量并存储在向量数据库中。当用户提出问题时,系统会将问题也转换为嵌入向量,然后在数据库中搜索最相似的文档向量。这种方法能够快速定位与用户问题最相关的知识点,大大提高了回答的准确性和相关性。

技术栈概览

ChatGPT-pgvector项目采用了一系列现代化的技术栈:

Next.js: 基于React的强大Web开发框架,用于构建用户界面。
Vercel: 提供高性能的应用托管服务。
Supabase: 利用其pgvector实现,作为高效的向量数据库。
OpenAI API: 用于生成文本嵌入向量和执行对话补全。
TailwindCSS: 用于快速构建美观的用户界面。

系统工作流程

ChatGPT-pgvector的工作流程可以分为两个主要阶段:数据准备阶段和查询响应阶段。

数据准备阶段:

网页抓取:系统首先抓取相关网页内容,并将其转换为纯文本格式。
文本分割:将长文本分割成约1000字符的小段落。
生成嵌入向量:使用OpenAI的"text-embedding-ada-002"模型为每个文本段落生成嵌入向量。
数据存储:将文本内容、来源URL和对应的嵌入向量存储在Supabase的PostgreSQL数据库中。

查询响应阶段:

用户输入处理:将用户的问题转换为嵌入向量。
相似度搜索:在向量数据库中执行相似度搜索,找出与用户问题最相关的文档。
提示构建:利用搜索结果构建一个针对性的提示。
GPT模型调用:将构建的提示发送给GPT-3.5或GPT-4模型。
响应流式传输:将模型生成的回答实时流式传输给用户。

Image 1: Storing OpenAI embeddings in Postgres with pgvector

项目设置与使用

要开始使用ChatGPT-pgvector项目,您需要完成以下步骤:

Supabase设置:
- 创建Supabase账户和项目。
- 启用pgvector扩展。
- 创建存储文档和嵌入向量的数据表。
- 创建用于相似度搜索的数据库函数。
本地环境设置:
- 克隆项目仓库。
- 安装依赖项。
- 配置环境变量,包括Supabase项目URL、API密钥和OpenAI API密钥。
- 启动应用程序。