nextjs openai doc search

다음 .js Openai DOC 검색 스타터

이 스타터는 pages 디렉토리의 모든 .mdx 파일을 가져 와서 OpenAi 텍스트 완료 프롬프트 내에서 사용자 정의 컨텍스트로 사용하도록 처리합니다.

배포

이 스타터를 Vercel에 배포하십시오. Supabase 통합은 필요한 환경 변수를 자동으로 설정하고 데이터베이스 스키마를 구성합니다. 당신이해야 할 일은 OPENAI_KEY 설정하고 갈 준비가되기 만하면됩니다!

[의 뜻

기술적 인 세부 사항

나만의 맞춤형 chatgpt를 구축하면 네 가지 단계가 필요합니다.

1. [? 빌드 시간] 지식 기반 ( pages 폴더의 .mdx 파일)을 사전 프로세스하십시오.
2. [? 빌드 시간] PGVECTOR와 함께 포스트 그레에 내장을 저장하십시오.
3. [? 런타임] 벡터 유사성 검색을 수행하여 질문과 관련된 컨텐츠를 찾으십시오.
4. [? 런타임] OpenAI GPT-3 텍스트 완료 프롬프트 및 클라이언트에 대한 스트림 응답에 콘텐츠를 주입하십시오.

? 시간을 만듭니다

1 단계 및 2. 빌드 시간에 발생합니다. 이 시간 동안 generate-embeddings 스크립트가 실행되어 다음과 같은 작업을 수행합니다.

 시퀀스 인디 아그램
    참가자 Vercel
    참가자 DB (PGVECTOR)
    참가자 OpenAi (API)
    루프 1. 지식 기반을 사전 처리하십시오
        Vercel- >> vercel : cunk .mdx 페이지 섹션으로
        루프 2. 임베딩 생성 및 저장
            vercel- >> OpenAi (API) : 페이지 섹션에 포함시킵니다
            Openai (API)->> Vercel : 벡터 임베딩 (1536)
            vercel- >> db (pgvector) : 페이지 섹션을위한 매장
        끝
    끝

이 스크립트는 임베딩을 저장하는 것 외에도 각 .mdx 파일에 대한 체크섬을 생성하고 다른 데이터베이스 테이블에 저장하여 파일이 변경 될 때만 임베딩이 재생되는지 확인합니다.

? 실행 시간

3 단계 및 4. 런타임에 발생하면 사용자가 질문을 제출할 때마다 발생합니다. 이런 일이 발생하면 다음과 같은 일련의 작업이 수행됩니다.

 시퀀스 인디 아그램
    참가자 클라이언트
    참가자 가장자리 함수
    참가자 DB (PGVECTOR)
    참가자 OpenAi (API)
    클라이언트->> 에지 함수 : {쿼리 : Lorem Ispum}
    중요 3. 벡터 유사성 검색을 수행하십시오
        에지 함수->> OpenAI (API) : 쿼리를위한 임베딩을 만듭니다
        OpenAi (API)->> 가장자리 함수 : 벡터 임베딩 (1536)
        에지 함수->> db (pgvector) : 벡터 유사성 검색
        DB (PGVECTOR)->> 엣지 기능 : 관련 문서 내용
    끝
    중요한 4. 콘텐츠를 프롬프트에 주입하십시오
        에지 기능->> OpenAI (API) : 완료 요청 프롬프트 : 쿼리 + 관련 문서 콘텐츠
        OpenAi (API)->> 클라이언트 : 텍스트/이벤트 스트림 : 완료 응답
    끝

이에 대한 관련 파일은 SearchDialog (클라이언트) 구성 요소 및 vector-search (Edge Function)입니다.

pgvector 확장 설정을 포함한 데이터베이스의 초기화는 supabase start 실행할 때 로컬 Postgres 인스턴스에 자동으로 적용되는 supabase/migrations 폴더에 저장됩니다.

지역 개발

구성

• cp .env.example .env
• 새로 생성 된 .env 파일에 OPENAI_KEY 를 설정하십시오.
• set NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY 및 SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY run :

  참고 : 키를 검색하려면 Supabase를 실행해야합니다.

supabase를 시작하십시오

Docker가 로컬로 설치되어 실행 중인지 확인하십시오. 그런 다음 실행하십시오

supabase start

NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY 및 SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY run을 검색하려면 :

supabase status

다음 .js 앱을 시작하십시오

새로운 터미널 창에서 실행하십시오

pnpm dev

사용자 정의 .mdx 문서 사용

1. 기본적으로 문서는 .mdx 형식이어야합니다. 이는 기존 (또는 호환) Markdown .md 파일을 바꾸면 수행 할 수 있습니다.
2. pnpm run embeddings 실행하여 임베딩을 재생성하십시오.

   참고 : Supabase가 실행 중인지 확인하십시오. 확인하려면 supabase status 실행하십시오. 실행되지 않는 경우 실행 supabase start .

3. pnpm dev 다시 실행하여 Nextjs Localhost : 3000 렌더링 페이지를 새로 고치십시오.

자세히 알아보십시오

• Supabase Docs 용 Chatgpt를 구축 한 방법에 대한 블로그 포스트를 읽으십시오.
• [DOCS] PGVECTOR : 임베딩 및 벡터 유사성
• 토끼 홀 증후군 YouTube 채널에서 Greg의 "내가이이이 구축 된 방법"비디오를 시청하십시오.

특허

아파치 2.0