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使用个人数据打造的OpenAI ChatGPT聊天机器人,涵盖多种技术栈与功能

该项目开发了一个利用个人数据进行上下文回答的 ChatGPT 聊天机器人,采用的技术包括 Node.js、Python、MongoDB 和 React。功能包括用户管理、与机器人长期对话、自定义索引、自动重试 API 错误以及调整和查看模型参数。项目即将开源,欢迎加入讨论和协作。

项目介绍:ChatGPT知识库聊天机器人

该项目是一个基于OpenAI技术构建的聊天机器人,旨在让用户能够在自己的数据上使用ChatGPT,与机器人进行交互和对话。该项目利用了一系列现代技术栈,以提供稳定高效的性能。

技术结构

为了实现这一聊天机器人,项目使用了以下技术栈:

  • Node.jsPythonMongoDBReact:这几项技术共同组成了完整的网络应用开发堆栈。Node.js和Python用于服务器端的开发和逻辑处理,MongoDB作为数据库来存储用户数据和对话记录,而React则负责前端用户界面的构建,提供动态和响应式的用户交互体验。
  • OpenAI ChatGPT Turbo 3.5:这是聊天机器人的核心对话引擎,利用它能生成自然流畅的对话。
  • OpenAI Ada模型:该模型用于数据嵌入,帮助将用户数据转换为AI可以理解和处理的格式。
  • 向量化技术:用于实现机器人记忆的长短期存储,使得机器人能够在对话中保留上下文并响应用户的特定需求。
  • Pincones数据库:作为嵌入的存储介质,用于高效处理和检索用户和对话数据的嵌入向量。

功能特点

该聊天机器人项目具有多个引人注目的功能:

  • 用户管理系统:用户可以创建账户、登录并管理自己的使用会话,使得个性化体验成为可能。
  • 长时间的永久对话:用户与机器人的对话可以长期保存,方便在日后的任何时候继续上次的谈话。
  • 自定义索引:用户可以通过导入自己的文件,如PDFs、TXT文件或网站,来丰富机器人的知识库,实现更个性化的对话内容。
  • API错误自动重试:在API调用出现错误时,系统会自动进行重试,以确保交互的连续性和稳定性。
  • 模型参数调整:用户可以直接查看和更改模型参数,如温度(temp)、块采样比例(top_p)等,来优化和调整聊天机器人的响应风格和内容。

这个ChatGPT知识库聊天机器人成为用户在自己数据上体验OpenAI先进对话技术的理想平台。通过高效的技术整合和全面的功能支持,该项目能够为用户提供流畅而丰富的交互体验。

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