headless vector search

Безголовный векторный поиск

Обеспечивает поиск вектора/сходства для любого сайта документации. Он без головы, чтобы вы могли интегрировать его в свой существующий веб -сайт.

Как это работает:

• Этот репо инициализирует новую схему docs в вашей базе данных.
• Сопутствующее действие GitHub внедряет ваши документы на разметке в вашу базу данных в качестве внедрения.
• Этот репо предоставляет функцию края, которая обрабатывает запросы пользователей, преобразуя их в Chatgpt-подобные ответы.

Технический стек:

• Supabase: база данных и краевые функции.
• OPENAI: внедрения и завершения.
• Действия GitHub: для приема ваших документов.

Настраивать

Начните с создания нового проекта Supabase: Database.new.

1. Клонировать это репо
2. Свяжите репо с вашим удаленным проектом: supabase link --project-ref XXX
3. Применить миграции базы данных: supabase db push
4. Установите свой ключ Openai в секрете: supabase secrets set OPENAI_API_KEY=sk-xxx
5. Развернуть функции Edge: supabase functions deploy --no-verify-jwt
6. Разоблачить схему docs через API в настройках панели инструментов Supabase> API Settings > Exposed schemas
7. Настройка supabase-vector-embeddings Github Action в вашей базе знаний. Вы увидите заполненные встраиваемыми в вашей базе данных после выполнения действия GitHub.

Использование

1. Найдите URL-адрес для функции vector-search Edge в разделе функций приборной панели.
2. В вашем приложении вы можете отправить пользовательские запросы в эту конечную точку, чтобы получить потоковой ответ от Openai.

См. Пример Curl

 curl -i --location --request GET ' https://your-project-ref.functions.supabase.co/vector-search?query=What%27s+Supabase%3F '

См. Пример Eventsource

 const onSubmit = ( e : Event ) => {
  e . preventDefault ( )
  answer . value = ""
  isLoading . value = true

  const query = new URLSearchParams ( { query : inputRef . current ! . value } )
  const projectUrl = `https://your-project-ref.functions.supabase.co`
  const queryURL = ` ${ projectURL } / ${ query } `
  const eventSource = new EventSource ( queryURL )

  eventSource . addEventListener ( "error" , ( err ) => {
    isLoading . value = false
    console . error ( err )
  } )
  
  eventSource . addEventListener ( "message" , ( e : MessageEvent ) => {
    isLoading . value = false

    if ( e . data === "[DONE]" ) {
      eventSource . close ( )
      return
    }

    const completionResponse : CreateCompletionResponse = JSON . parse ( e . data )
    const text = completionResponse . choices [ 0 ] . text

    answer . value += text
  } ) ;

  isLoading . value = true
} 

Витрина

• docs.supabase.com - используйте cmd+k для доступа.

Лицензия

Грань