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VectExtSearch

O VectExtSearch é um projeto que usa o modelo de idioma do OpenAI para gerar vetores de texto e executar pesquisas eficientes no banco de dados do tecedado. Ele permite que os usuários armazenem dados de texto em um banco de dados tevadores e pesquisem rapidamente e recuperem texto relevante com base na similaridade do texto. O projeto está escrito em Golang e fornece uma API de descanso simples para chamadas de clientes

Chinês simplificado |

Introdução ao projeto

O VectExtSearch é um projeto que usa o modelo de idioma do OpenAI para gerar vetores de texto e executar pesquisas eficientes em um banco de dados de texiá. Ele permite que os usuários armazenem dados de texto em um banco de dados tevadores e pesquisem rapidamente e recuperem texto relevante com base na similaridade do texto. O projeto está escrito em Golang e fornece uma API de REST simples para chamadas de clientes.

História do bate -papo

Histórico de bate -papo 1 - Crie um projeto

Histórico de bate -papo 2 - Modifique o Dockerfile e Makefile

Registro de bate -papo 3 - Simplifique os resultados do retorno da pesquisa vetorial e modifique a estrutura de dados

Registro de bate -papo 4 - refatorar a estrutura do projeto

Registro de bate -papo 5 - Baixe o diálogo de bate -papo chatgpt diretamente como arquivo de marcação

Histórico de bate -papo 6 - Adicione suporte de domínio cruzado para corrigir o erro de fazer o comando run run

Histórico de bate -papo 7 - Corrija erros de documentos

Histórico de bate -papo 8 - Configure se o conteúdo pode ser repetido ao adicionar texto

História do bate

Efeito

carteiro

imagem

web

imagem

vibrar

imagem

Antecedentes do projeto

Em muitas aplicações práticas, pesquisas rápidas são necessárias com base na similaridade do texto. Por exemplo, dado um artigo, você pode encontrar outros artigos semelhantes ao seu conteúdo. Os métodos tradicionais de pesquisa baseados em palavras-chave podem não capturar com precisão as semelhanças entre os textos. O VectExtSearch usa o poderoso modelo de idioma do OpenAI para converter o texto em representações vetoriais e, em seguida, usa o banco de dados teatrado para uma pesquisa de vetor semelhante eficiente.

Cenários de usos e uso

O VectExtSearch pode ser aplicado aos seguintes cenários:

Encontre conteúdo relevante para artigos, blogs, papéis, etc.
Implemente um sistema inteligente de perguntas e respostas para corresponder rapidamente a perguntas e respostas relevantes com base nas perguntas do usuário.
Crie um sistema de recomendação e recomende artigos semelhantes aos usuários com base no histórico de leitura.
Detectar conteúdo duplicado ou plagiado.

Lista de tarefas

Desenvolva um aplicativo de demonstração : crie um aplicativo de demonstração que visualize a funcionalidade do VectExtSearch e os casos de uso.
Adicione uma interface de gerenciamento de dados : fornece uma interface de gerenciamento de dados para os projetos facilitarem os usuários para gerenciar dados de texto armazenados no banco de dados teatrais.
Desenvolva uma interface front-end amigável : simplifique o uso do VectExtSearch e forneça aos usuários uma melhor experiência.
Forneça documentação detalhada : Escreva documentação detalhada, incluindo referências de API, exemplos de uso e tutoriais.
Mais opções de configuração estão disponíveis : permite que os usuários ajustem o desempenho e a funcionalidade do VectExtSearch de acordo com suas necessidades.
Adicione testes de unidade e testes de integração : Garanta a qualidade e a estabilidade do código.
Preste atenção às atualizações do Modelo de Idioma OpenAI : continue a prestar atenção às atualizações e melhorias do modelo de idioma OpenAI e aplique oportunamente as mais recentes tecnologias ao VectExtSearch.
Plug-in de desenvolvimento ou sistema de extensão : permite que os usuários personalizem as funções do VectExtSearch de acordo com suas necessidades.

Introdução à interface

VectExtSearch fornece duas interfaces de API REST:

Adicione texto

Url: /add-text
Método: Post
Tipo de conteúdo: Application/JSON
Solicitar carga útil:

{
  "name" : "文章名称" ,
  "content" : "文章内容"
}

Resposta: Depois de adicionar texto com sucesso, um objeto JSON que contém o ID do texto será retornado.

{
  "id" : "文章唯一标识符"
}

Procure textos semelhantes

URL: /Pesquise-se-textos similares
Método: Post
Tipo de conteúdo: Application/JSON
Solicitar carga útil:

{
  "content" : "查询内容"
}

Resposta: Após o sucesso da pesquisa, um objeto JSON que contém informações de texto semelhante será retornado.

[
  {
    "name" : "文章名称" ,
    "content" : "文章内容" ,
    "distance" : 浮点数（与查询内容的距离）,
    "certainty" : 浮点数（与查询内容的相似度）
  },
  ...
]

Descrição da função makefile

make init : cria um modelo de arquivo .env para configurar variáveis de ambiente.
make build : construa imagem do Docker.
make push : empurre a imagem do docker para o hub do docker.
make run : Execute o aplicativo localmente.

Inicie o banco de dados vetorial teatral

docker run -d 
  --name weaviate 
  -p 8888:8080 
  --restart on-failure:0 
  -e QUERY_DEFAULTS_LIMIT=25 
  -e AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED=true 
  -e PERSISTENCE_DATA_PATH= ' /var/lib/weaviate ' 
  -e DEFAULT_VECTORIZER_MODULE= ' none ' 
  -e ENABLE_MODULES= ' ' 
  -e AUTOSCHEMA_ENABLED=true 
  -e CLUSTER_HOSTNAME= ' node1 ' 
  semitechnologies/weaviate:1.18.1 
  --host 0.0.0.0 
  --port 8080 
  --scheme http

Bate -papo para marcar o plug -in Chrome

O ChatGPT to Markdown é um plug-in Chrome desenvolvido pelo ChatGPT, projetado para ajudar os usuários a baixar facilmente os registros de conversação ChatGPT e OpenAI como arquivos de marcação. O arquivo de marcação gerado conterá a conversa inteira e fará uma distinção clara entre o usuário e o assistente. Esse plug-in é conveniente para os usuários organizarem e verem o histórico de bate-papo e melhorarem a eficiência do trabalho.

Funções principais:

Adicione um botão "Download Markdown" à página de diálogo ChatGPT
Converta todo o registro de conversa em formato de marcação
Gerar automaticamente parágrafos de histórico de bate -papo com títulos "neo" (usuário) e "chatgpt" (assistente)

Para obter instruções detalhadas e métodos de uso, consulte o arquivo de plug-in do Chatgpt.

Desenvolvimento e contribuição

Se você deseja contribuir para o VectExtSearch ou o desenvolvimento secundário do seu projeto, poderá seguir estas etapas:

Clonando este repositório para o local:

git clone https://github.com/szpnygo/VecTextSearch.git

Digite o diretório do projeto e instale as dependências relevantes:

 cd VecTextSearch
go get -u

Preencha a tecla API OpenAI correta no arquivo config.yml.
Execute o projeto:

go run main.go

Se você tiver problemas para usar o VectExtSearch ou tiver novas idéias e sugestões, envie um problema ou solicite a solicitação. Nós realmente apreciamos sua contribuição e apoio!