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Langchain & Supabase: cree un chatgpt chatbot para su sitio web

Cree un chatgpt chatbot para su sitio web con Langchain, Supabase, TypeScript, OpenAI y Next.js. Langchain es un marco que facilita la creación de aplicaciones AI/LLM escalables. Supabase es una base de datos Postgres de código abierto que puede almacenar incrustaciones utilizando una extensión de vector PG.

Video tutorial

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La guía visual de este repositorio y tutorial se encuentra en la carpeta visual guide .

Desarrollo

1. Clonar el repositorio

 git clone [github https url]

2. Instalar paquetes

 pnpm install

3. Configure su archivo .env

• Copiar .env.local.example en .env su archivo .env debería verse así:

 OPENAI_API_KEY=

NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=

• Visite OpenAI para recuperar las teclas API e inserte en su archivo .env .
• Visite Supabase para crear una base de datos y recuperar sus claves en el tablero de usuarios según las instrucciones de los documentos

4. En la carpeta config , reemplace las URL en la matriz con las URL de su sitio web (el script requiere más de una URL).

5. En utils/custom_web_loader.ts dentro de la función load , reemplace los valores de title , date y content con los elementos CSS de texto que desea extraer de una página web determinada. Puedes aprender más sobre cómo usar Cheerio aquí

Puede agregar sus elementos personalizados a los metadatos para satisfacer sus necesidades, tenga en cuenta que el formato del cargador predeterminado según a continuación espera al menos una cadena para pageContent y metadata que contienen una propiedad source como un valor devuelto:

 async load(): Promise<Document[]>{
  const $ = await this.scrape();
      const text = $("body").text();
    const metadata = { source: this.webPath };
    return [new Document({ pageContent: text, metadata })];
  }

El pageContent y metadata se almacenarán más tarde en su tabla de base de datos Supabase.

6. Copiar y ejecutar schema.sql en su editor SQL de Supabase

• Compruebe cruzado la tabla documents existe en la base de datos, así como en la función match_documents .

? Instrucciones para raspar e incrustar

Para ejecutar el script de raspado e incrustación en scripts/scrape-embed.ts simplemente ejecute:

npm run scrape-embed

Este script visitará todas las URL observadas en la carpeta config y extraerá los datos que especificó en el archivo custom_web_loader.ts .

Luego usará los incrustaciones de OpenAI ( text-embedding-ada-002 ) para convertir sus datos raspados en vectores.

Ejecutar la aplicación

Una vez que haya verificado que los incrustaciones y el contenido se hayan agregado correctamente a su tabla Supabase, puede ejecutar la aplicación npm run dev y escribir una pregunta para hacerle su sitio web.

Crédito

Frontend of this Repo está inspirado en Langchain-chat-nextjs

Este repositorio utiliza guías de noción en profundidad del sitio web del experto en productividad, Thomas Frank.