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建一個高效的基于文檔的問題解答系統所涉及的步驟。通過利用和這兩項尖端技術的力量怎么用chatgpt分析文檔，我們利用了大型語言模型（LLM）的最新進展，包括 GPT-3和。

是一個專門為開發語言模型驅動的應用程序而設計的強大框架，是我們項目的基礎。它為我們提供了必要的工具和能力，以創建一個能夠根據具體文件準確回答問題的智能系統。

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

我們在這個項目中的主要重點是通過完全依靠目標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勢與GPT等LLM的卓越能力相結合怎么用chatgpt分析文檔，我們實現了一個最先進的文檔QnA系統。

通過這篇博文，我們旨在引導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的過程。通過利用人工智能技術的最新進展，我們展示了結合語義搜索和大型語言模型的力量，最終形成一個高度準確和高效的系統，用于回答基于特定文檔的問題。

2. 針對具體環境的答案：

語義搜索+GPT QnA可以通過將答案建立在相關文件的具體段落上，從而產生更多針對具體語境和精確的答案。然而，經過微調的GPT模型可能會根據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。

3. 模塊

提供對幾個主要模塊的支持：

模型： 支持的各種模型類型和模型集成。索引： 當與你自己的文本數據相結合時，語言模型往往更加強大 - 本模塊涵蓋了這樣做的最佳實踐。連鎖： 鏈超越了單一的LLM調用，是一系列的調用（無論是對LLM還是不同的工具）。為鏈提供了一個標準接口，與其他工具進行了大量的整合，并為常見的應用提供了端到端的鏈。索引： 當與你自己的文本數據相結合時，語言模型往往更加強大 - 本模塊涵蓋了這樣做的最佳實踐。4. 讓我們深入了解實際的實施情況：

導入圖書館：

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目錄中加載文檔。在這個例子中，我們假設文件存儲在一個名為 "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)

現在，我們需要將文件分割成更小的塊狀物進行處理。我們將使用中的，它默認情況下會嘗試在字符["\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)

是一個高性能的向量數據庫。它能對高維向量進行快速、準確的相似性搜索。憑借其用戶友好的API、可擴展性和先進的算法，開發者可以輕松處理大型矢量數據，實現實時檢索，并建立高效的推薦系統和搜索引擎。

!pip install pinecone-client -q

然后，我們可以初始化并創建一個索引。

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.()方法創建一個新的向量索引。這個方法需要三個參數：

docs： 一個使用 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文件。： 類的一個實例，它負責使用的語言模型將文本數據轉換為嵌入（即數字表示法）。這些嵌入將被存儲在索引中并用于相似性搜索。: 一個代表索引名稱的字符串。這個名字用于識別數據庫中的索引，它應該是唯一的，以避免與其他索引沖突。： 類的一個實例，它負責使用的語言模型將文本數據轉換為嵌入（即數字表示法）。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，使用提供的實例生成嵌入，并以指定的名稱創建一個新的索引。產生的索引對象可以進行相似性搜索，并根據用戶的查詢檢索相關的文檔。

5. 尋找類似的文件：

現在，我們可以定義一個函數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進行問題回答：

有了必要的組件，我們現在可以使用的類和一個預建的問題回答鏈來創建一個問題回答系統。

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，讓我們用一些實例查詢來測試我們的問題回答系統。

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。

8. 結論：

在這篇博文中，我們展示了利用和構建一個基于文檔的問題回答系統的過程。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值的信息提供了一個強大而通用的解決方案。此外，這個系統可以很容易地進行定制，以滿足個人需求和特定領域，為用戶提供一個高度適應性和個性化的解決方案。

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