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使用LangChain和Supabase创建网站专用的AI聊天机器人

使用LangChain、Supabase、Typescript、OpenAI和Next.js创建一个ChatGPT聊天机器人。LangChain是一个简化构建可扩展AI/LLM应用程序的框架,Supabase是一个通过pg vector扩展存储嵌入的开源Postgres数据库。教程详细描述了从仓库克隆到数据爬取和向量存储的每一步开发过程。

LangChain 与 Supabase - 为您的网站创建 ChatGpt 聊天机器人

langchain-supabase-website-chatbot 项目旨在帮助用户利用 LangChain、Supabase、Typescript、OpenAI 和 Next.js 创建一个聊天机器人,为网站提供智能交流功能。

项目背景

LangChain 是一个框架,简化了可扩展 AI/大型语言模型应用程序的构建过程。Supabase 是一个开源的 Postgres 数据库,利用 pg 向量扩展可用于存储嵌入。使用这些工具,可以在自己的网站上搭建一个功能强大的 Chatbot。

开发步骤

克隆项目

首先,用户需要将项目克隆到本地:

git clone [github https url]

安装依赖包

使用以下命令安装所需的包:

pnpm install

配置 .env 文件

配置您的环境变量文件:

  • 复制 .env.local.example 并重命名为 .env
  • 访问 OpenAI 获取 API 密钥,并插入 .env 文件。
  • 在 Supabase 创建数据库,并按照官方文档获取并填入密钥。

配置网站 URL

config 文件夹中,替换数组中的 URL 为您的网站地址。为了让脚本正常运行,需要设置多个 URL。

设置自定义加载器

utils/custom_web_loader.ts 文件中,修改 load 函数内的 titledatecontent 的 CSS 选择器。若想了解更多关于 Cheerio 的使用,可查阅相关文档。

元数据中可以添加自定义元素,但默认格式要求 pageContent 至少为一个字符串,metadata 需包含一个 source 属性。

配置数据库

在 Supabase SQL 编辑器中,运行 schema.sql,确保数据库中存在 documents 表和 match_documents 函数。

数据抓取与嵌入

要运行数据抓取及嵌入脚本,执行以下命令:

npm run scrape-embed

此操作会访问 config 文件夹中列出的所有 URL,并根据 custom_web_loader.ts 文件提取指定数据。随后,利用 OpenAI 周到的 text-embedding-ada-002 转换所抓取数据为向量。

运行应用

确认嵌入和内容成功添加到 Supabase 表后,运行以下命令启动应用:

npm run dev

用户即可在网站中输入问题,利用聊天机器人的智能功能。

致谢

该项目的前端灵感来自 langchain-chat-nextjs 项目,同时得益于生产力专家 Thomas Frank 的网站中深入的 Notion 指南。

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