nextjs openai doc search скачать - nextjs openai doc search Code Скачать

nextjs openai doc search

Другой исходный код

1.0.0

Скачать

Next.js Openai Doc Search Starter

Этот стартер берет все файлы .mdx в каталоге pages и обрабатывает их для использования в качестве пользовательского контекста в подсказках завершения текста Openai.

Развертывать

Развернуть этот стартер в Vercel. Интеграция Supabase автоматически установит необходимые переменные среды и настраивает схему вашей базы данных. Все, что вам нужно сделать, это установить свой OPENAI_KEY , и вы готовы к работе!

[

Технические детали

Создание собственного CHATGPT включает в себя четыре шага:

[? Создайте время] Предварительно обрабатывать базу знаний (ваши файлы .mdx в папке ваших pages ).
[? Время строительства] Хранить встроенные в постгры с PGVector.
[? Время выполнения] выполнить поиск сходства вектора, чтобы найти контент, который имеет отношение к вопросу.
[? Время выполнения] Внедрить контент в Openai GPT-3.

? Построить время

Шаг 1. и 2. Производите во время сборки, например, когда Vercel строит ваше приложение. JS. В течение этого времени выполняется сценарий generate-embeddings , который выполняет следующие задачи:

 секвенированная
    Участник Версель
    Участник DB (PGVECTOR)
    Участник Openai (API)
    петля 1. Предварительно обрабатывать базу знаний
        Vercel->> Vercel: Chunk .mdx Страницы в разделы
        петля 2. Создать и хранить встраивания
            Vercel->> OpenAI (API): создать встраивание для раздела страницы
            OpenAI (API)->> Vercel: Вектор Encedding (1536)
            Vercel->> DB (PGVector): хранить встраивание для раздела страницы
        конец
    конец

В дополнение к хранению вставки, этот скрипт генерирует контрольную сумму для каждого из ваших файлов .mdx и хранит ее в другой таблице баз данных, чтобы убедиться, что встроенные вставки регенерированы только при изменении файла.

? Время выполнения

Шаг 3. И 4. Производите во время выполнения, в любое время, когда пользователь подает вопрос. Когда это происходит, выполняется следующая последовательность задач:

 секвенированная
    Участник клиент
    Функция преимущества участника
    Участник DB (PGVECTOR)
    Участник Openai (API)
    Client->> Функция края: {Query: Lorem ispum}
    Критический 3. Выполните поиск сходства вектора
        Функция края->> openai (API): создать встраивание для запроса
        OpenAI (API)->> Функция края: Встроенный вектор (1536)
        Функция края->> дБ (PGVector): Поиск сходства вектора
        DB (PGVector)->> Функция края: Содержание соответствующих документов
    конец
    Критическое 4. Введите содержание в быстрое
        Функция Edge->> OpenAI (API): Запрос на завершение: запрос на запрос + соответствующий содержимое документов
        OpenAI (API)->> Клиент: Текст/Строитель:
    конец

Соответствующими файлами для этого являются компонент SearchDialog (клиент) и vector-search (Edge Function).

Инициализация базы данных, включая настройку расширения pgvector , хранится в папке supabase/migrations , которая автоматически применяется к вашему местному экземпляру Postgres при supabase start .

Местное развитие

Конфигурация

cp .env.example .env
Установите свой OPENAI_KEY в недавно созданный файл .env .
SET NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY и SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY RUN:
Примечание: вы должны запустить Supabase, чтобы получить ключи.

Начните Supabase

Убедитесь, что у вас установлен Docker и работает локально. Затем беги

supabase start

Для получения NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY и SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY run:

supabase status

Начните приложение следующего.js

В новом окне терминала запустите

pnpm dev

Использование ваших пользовательских документов .mdx

По умолчанию ваша документация должна быть в формате .mdx . Это можно сделать путем переименования существующего (или совместимого) разметки .md .
Запустите pnpm run embeddings для регенерации встраиваний.
Примечание. Убедитесь, что Supabase работает. Чтобы проверить, запустите supabase status . Если не работает запустить supabase start .
Запустите pnpm dev снова, чтобы обновить NextJS LocalHost: 3000 Rendered Page.