這里使用LLM模型作為，向量存儲作為與框架。

1. 緒論

這篇博文深入探討了創(chuàng)建一個(gè)高效的基于文檔的問題解答系統(tǒng)所涉及的步驟。通過利用和這兩項(xiàng)尖端技術(shù)的力量怎么用chatgpt分析文檔，我們利用了大型語言模型（LLM）的最新進(jìn)展，包括 GPT-3和。

是一個(gè)專門為開發(fā)語言模型驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序而設(shè)計(jì)的強(qiáng)大框架，是我們項(xiàng)目的基礎(chǔ)。它為我們提供了必要的工具和能力，以創(chuàng)建一個(gè)能夠根據(jù)具體文件準(zhǔn)確回答問題的智能系統(tǒng)。

為了提高我們問題回答系統(tǒng)的性能和效率，我們整合了，這是一個(gè)高效的矢量數(shù)據(jù)庫，以建立高性能的矢量搜索應(yīng)用而聞名。通過利用它的能力，我們可以顯著提高我們系統(tǒng)的搜索和檢索過程的速度和準(zhǔn)確性。

我們在這個(gè)項(xiàng)目中的主要重點(diǎn)是通過完全依靠目標(biāo)文件中包含的信息來生成精確的和上下文感知的答案。通過將語義搜索的優(yōu)勢與GPT等LLM的卓越能力相結(jié)合怎么用chatgpt分析文檔，我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)最先進(jìn)的文檔QnA系統(tǒng)。

通過這篇博文，我們旨在引導(dǎo)讀者完成建立他們自己的前沿的基于文檔的問題回答系統(tǒng)的過程。通過利用人工智能技術(shù)的最新進(jìn)展，我們展示了結(jié)合語義搜索和大型語言模型的力量，最終形成一個(gè)高度準(zhǔn)確和高效的系統(tǒng)，用于回答基于特定文檔的問題。

2. 針對具體環(huán)境的答案：

語義搜索+GPT QnA可以通過將答案建立在相關(guān)文件的具體段落上，從而產(chǎn)生更多針對具體語境和精確的答案。然而，經(jīng)過微調(diào)的GPT模型可能會(huì)根據(jù)模型中嵌入的一般知識生成答案，而這些答案可能不太精確，或者與問題的上下文無關(guān)。

3. 模塊

提供對幾個(gè)主要模塊的支持：

模型： 支持的各種模型類型和模型集成。索引： 當(dāng)與你自己的文本數(shù)據(jù)相結(jié)合時(shí)，語言模型往往更加強(qiáng)大 - 本模塊涵蓋了這樣做的最佳實(shí)踐。連鎖： 鏈超越了單一的LLM調(diào)用，是一系列的調(diào)用（無論是對LLM還是不同的工具）。為鏈提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)接口，與其他工具進(jìn)行了大量的整合，并為常見的應(yīng)用提供了端到端的鏈。索引： 當(dāng)與你自己的文本數(shù)據(jù)相結(jié)合時(shí)，語言模型往往更加強(qiáng)大 - 本模塊涵蓋了這樣做的最佳實(shí)踐。4. 讓我們深入了解實(shí)際的實(shí)施情況：

導(dǎo)入圖書館：

import os
import openai
import pinecone
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain

首先，我們需要使用中的從一個(gè)目錄中加載文檔。在這個(gè)例子中，我們假設(shè)文件存儲在一個(gè)名為 "data "的目錄中。

directory = '/content/data'   #keep multiple files (.txt, .pdf) in data folder.
def load_docs(directory):
  loader = DirectoryLoader(directory)
  documents = loader.load()
  return documents
documents = load_docs(directory)
len(documents)

現(xiàn)在，我們需要將文件分割成更小的塊狀物進(jìn)行處理。我們將使用中的，它默認(rèn)情況下會(huì)嘗試在字符["\n\n", "\n", " ", ""]上分割。

def split_docs(documents, chunk_size=1000, chunk_overlap=20):
  text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_overlap)
  docs = text_splitter.split_documents(documents)
  return docs
docs = split_docs(documents)
print(len(docs))

一旦文件被分割怎么用chatgpt分析文檔，我們需要使用的語言模型來嵌入它們。首先，我們需要安裝庫。

!pip install tiktoken -q

現(xiàn)在，我們可以使用的類來嵌入文檔。

embeddings = OpenAIEmbeddings(model_name="ada")
query_result = embeddings.embed_query("Hello world")
len(query_result)

是一個(gè)高性能的向量數(shù)據(jù)庫。它能對高維向量進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的相似性搜索。憑借其用戶友好的API、可擴(kuò)展性和先進(jìn)的算法，開發(fā)者可以輕松處理大型矢量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢索，并建立高效的推薦系統(tǒng)和搜索引擎。

!pip install pinecone-client -q

然后，我們可以初始化并創(chuàng)建一個(gè)索引。

pinecone.init(
      api_key="pinecone api key",
      environment="env"
  )
index_name = "langchain-demo"
index = Pinecone.from_documents(docs, embeddings, index_name=index_name)

我們正在使用.()方法創(chuàng)建一個(gè)新的向量索引。這個(gè)方法需要三個(gè)參數(shù)：

docs： 一個(gè)使用 分割成小塊的文件列表。這些小塊將被編入的索引，以方便以后搜索和檢索相關(guān)文件。： 類的一個(gè)實(shí)例，它負(fù)責(zé)使用的語言模型將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為嵌入（即數(shù)字表示法）。這些嵌入將被存儲在索引中并用于相似性搜索。: 一個(gè)代表索引名稱的字符串。這個(gè)名字用于識別數(shù)據(jù)庫中的索引，它應(yīng)該是唯一的，以避免與其他索引沖突。： 類的一個(gè)實(shí)例，它負(fù)責(zé)使用的語言模型將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為嵌入（即數(shù)字表示法）。這些嵌入將被存儲在索引中并用于相似性搜索。

.()方法處理輸入的文檔，使用提供的實(shí)例生成嵌入，并以指定的名稱創(chuàng)建一個(gè)新的索引。產(chǎn)生的索引對象可以進(jìn)行相似性搜索，并根據(jù)用戶的查詢檢索相關(guān)的文檔。

5. 尋找類似的文件：

現(xiàn)在，我們可以定義一個(gè)函數(shù)來尋找基于給定查詢的類似文件。

def get_similiar_docs(query, k=2, score=False):  # we can control k value to get no. of context with respect to question.
  if score:
    similar_docs = index.similarity_search_with_score(query, k=k)
  else:
      similar_docs = index.similarity_search(query, k=k)
  return similar_docs

6. 使用和 LLM進(jìn)行問題回答：

有了必要的組件，我們現(xiàn)在可以使用的類和一個(gè)預(yù)建的問題回答鏈來創(chuàng)建一個(gè)問題回答系統(tǒng)。

from langchain.llm import AzureOpenAI
model_name = "text-davinci-003"
llm = AzureOpenAI(model_name=model_name)
chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff") #we can use map_reduce chain_type also.
def get_answer(query):
  similar_docs = get_similiar_docs(query)
  print(similar_docs)
  answer = chain.run(input_documents=similar_docs, question=query)
  return answer

7. 查詢和回答的例子：

最后，讓我們用一些實(shí)例查詢來測試我們的問題回答系統(tǒng)。

query = "How is India's economy?"
answer = get_answer(query)
print(answer)
query = "How have relations between India and the US improved?"
answer = get_answer(query)
print(answer)

在這里，我們將獲得帶有特定查詢的上下文，然后我們將查詢和上下文作為提示傳遞給LLM模型以獲得響應(yīng)。

8. 結(jié)論：

在這篇博文中，我們展示了利用和構(gòu)建一個(gè)基于文檔的問題回答系統(tǒng)的過程。通過利用語義搜索和大型語言模型的能力，這種方法為從大量的文件集中提取有價(jià)值的信息提供了一個(gè)強(qiáng)大而通用的解決方案。此外，這個(gè)系統(tǒng)可以很容易地進(jìn)行定制，以滿足個(gè)人需求和特定領(lǐng)域，為用戶提供一個(gè)高度適應(yīng)性和個(gè)性化的解決方案。

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