law cn ai
1.0.0
법률 문서 출처 : https://github.com/lawrefbook/laws
프로젝트 템플릿 : https://github.com/supabase-community/nextjs-openai-doc-search
이 프로젝트는 pages 디렉토리에서 모든 .mdx 파일을 가져 와서 OpenAi 텍스트 자동 완성 프롬프트에서 사용하기 위해 사용자 정의 컨텍스트로 처리합니다.
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이 스타터를 Vercel에 배포하십시오. Supabase 통합은 필요한 환경 변수를 자동으로 설정하고 데이터베이스 프로필을 구성합니다. OPENAI_KEY 설정하면 갈 준비가되었습니다!
포스터는 너무 게으르다. 튜토리얼을 작성하는 데 도움이 된 Gojun 덕분에 https://eibot3u32o.feishu.cn/docx/l46pdp3fjoupuvxanzpckctno3
나만의 맞춤형 chatgpt를 구축하면 네 가지 단계가 필요합니다.
pages 폴더의 .mdx 파일). Vercel이 다음에 다음을 빌드시기와 같은 빌드 시간에 1 단계와 2 단계가 발생합니다. JS 응용 프로그램. 현재 generate-embeddings 스크립트가 실행되며 다음과 같은 작업을 수행합니다.
시퀀스 인디 아그램
참가자 Vercel
참가자 DB (PGVECTOR)
참가자 OpenAi (API)
루프 1. 지식 기지 전처리->> vercel : .mdx 페이지를 부품 루프로 나눕니다.
Vercel- >> db (pgvector) : 페이지 부분의 포함
끝
이 스크립트는 임베드 벡터를 저장하는 것 외에도 각 .mdx 파일에 대한 체크섬을 생성하고 다른 데이터베이스 테이블에 저장하여 내장 벡터가 파일이 변경된 경우에만 재생되는지 확인합니다.
3 단계와 4 단계는 런타임, 즉 사용자가 문제를 제출할 때 발생합니다. 이런 일이 발생하면 다음 일련의 작업을 수행하십시오.
시퀀스 인디 아그램
참가자 클라이언트
참가자 가장자리 함수
참가자 DB (PGVECTOR)
참가자 OpenAi (API)
클라이언트->> 에지 함수 : {쿼리 : Lorem Ispum}
Critical 3. 벡터 유사성 검색 에지 기능 ->> OpenAI (API) : 쿼리에 대한 임베디드 OpenAI (API)를 만듭니다 ->> 엣지 기능 : Embed Vector (1536)
에지 함수->> db (pgvector) : 벡터 유사성 검색 db (pgvector)->> 에지 기능 : 관련 문서 컨텐츠 종료
Critical 4. 프롬프트 에지 기능에 컨텐츠를 드러냅니다->> OpenAI (API) : 완료 요청 프롬프트 : 쿼리 + 관련 문서 컨텐츠 OpenAI (API)->> 클라이언트 : 텍스트/이벤트 스트림 : 응답 종료의 자동 완료
SearchDialog（客户端） 구성 요소 및 vector-search（边缘函数） 담당하는 관련 파일입니다.
pgvector 확장에 대한 설정을 포함한 데이터베이스의 초기화는 supabase/migrations 폴더에 저장되며 supabase start 실행될 때 로컬 PostgreSQL 인스턴스에 자동으로 적용됩니다.
cp .env.example .env.env 파일에서 OPENAI_KEY 설정하십시오.Docker가 로컬로 설치되고 실행되는지 확인하십시오. 그런 다음 실행하십시오
npx supabase start새 터미널 창에서 실행하십시오
pnpm dev 이 스타터를 Vercel에 배포하십시오. Supabase 통합은 필요한 환경 변수를 자동으로 설정하고 데이터베이스 스키마를 구성합니다. OPENAI_KEY 설정하고 시작하면됩니다!
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