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ai-template

训练自定义 GPT。与任何文件或网站聊天

该项目通过自定义GPT来实现对特定网站和文档的训练,并提供基于对话历史的交互界面。支持多种文件格式(如.pdf,.docx,.md等),功能包括嵌入生成、网页抓取和相似性搜索。采用OpenAI API和Pinecone进行嵌入和查询处理,结合Nextjs和Tailwind CSS打造现代化界面,并支持暗模式。

项目介绍:ai-template

项目概述

ai-template 项目是一个智能对话系统,旨在帮助用户通过训练自定义的GPT模型,与特定的文件或网站进行对话。该项目提供了一种简单易用的接口,允许用户在任何文档或网页上进行训练,并以对话的形式获得相关信息。

功能概览

与文档或网站对话

用户可以:

  • 对用户指定的网站进行训练;
  • 对自己上传的文档进行训练;
  • 构建基于对话历史的交流;
  • 获得引自来源的信息。

该项目的用户界面风格类似于 [Perplexity]。

支持的文件格式

当前支持以下文件格式:

  • .pdf
  • .docx
  • .md
  • .txt
  • .png
  • .jpg
  • .html
  • .json

即将支持的文件格式包括:

  • .csv
  • .pptx
  • notion
  • next 13 app dir
  • vercel ai sdk

训练过程

上传文件(API:/api/embed-file

  • 文件被上传后,首先被清理成纯文本,然后分割成每1000字符的文档。
  • 使用OpenAI的 "text-embedding-ada-002" 模型生成文档嵌入。
  • 这些嵌入被存储在Pinecone一个命名空间中。

抓取网页(API:/api/embed-webpage

  • 利用 [cheerio] 抓取网页,将其清理为纯文本,再分割成每1000字符的文档。
  • 使用OpenAI的嵌入API为每个文档生成嵌入。
  • 嵌入同样存储在Pinecone命名空间中。

查询响应

响应查询(API:/api/query

  • 通过用户提供的提示生成单一嵌入。
  • 使用该嵌入在向量数据库中进行相似性搜索。
  • 相似性搜索结果用于构建GTP-3提示。
  • GTP-3的响应会流式反馈给用户。

项目开启步骤

  1. 克隆仓库并安装依赖
npx degit https://github.com/Jordan-Gilliam/ai-template ai-template
cd ai-template
code .
npm i
  1. 配置 Pinecone
  • 在 [pinecone] 创建一个免费账户。
  • 建立一个新的 Pinecone 指数,维度为1536
  • 记录API密钥、环境名称(例如:us-central1-gcp)和索引名称(例如:mercury)。
  1. 配置 OpenAI API
  • 在 [openai] 创建并复制您的API密钥。
  1. 配置环境变量
cp .env.example .env.local

转到 .env.local 文件设置 OpenAI 和 Pinecone 的 API 密钥与环境配置。

  1. 启动应用
npm run dev

在浏览器中打开 http://localhost:3000 访问应用。

模板特性

  • 使用 OpenAI API,支持生成嵌入和GTP-3响应。
  • 集成 Pinecone。
  • 包含 Nextjs API 路由(Edge 运行时)和流式传输。
  • 使用 Tailwind CSS 进行样式设计。
  • 支持 @next/font 字体及 Lucide 图标。
  • 支持深色模式配置。
  • 使用 Radix UI Primitives。
  • 自动导入排序。

灵感来源

感谢 [@gannonh] 和 [@mayooear] 的优秀工作帮助启发了本模板。

嵌入工作原理

通过嵌入与向量搜索,使用 OpenAI 的 GPT-3 API 创建专用于特定领域知识的对话接口。嵌入是一种浮点数向量,代表文本字符串的“相关性”。高的余弦相似度表明文本字符串高度相关。

应用通过嵌入生成文档的向量表示,再利用向量搜索找到与查询最相似的文档,构造GTP-3提示生成并反馈响应给用户。

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