openai embedding base search example

ตัวอย่างการค้นพบของ Openai-embedding-base-base

ตัวอย่างการค้นหาบทความอิงจากอินเทอร์เฟซการฝังและอินเทอร์เฟซ GPT3.5 ของ OpenAI (แน่นอนว่ารหัสส่วนใหญ่จะได้รับผ่าน ChatGPT ฉันทำการเปลี่ยนแปลงบางอย่างกับการห่อหุ้มเท่านั้น)

ป.ล. รหัสเป็นเพียงตัวอย่างง่ายๆ ในความเป็นจริงข้อมูลการฝังที่ควรเก็บไว้ในบทความโดยใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์

กระบวนการ

• สร้างข้อมูลการฝังสำหรับบทความทั้งหมด (ทำเพียงครั้งเดียว)
• สร้างข้อมูลการฝังสำหรับการป้อนข้อมูลของผู้ใช้
• ผ่านอัลกอริทึมความคล้ายคลึงกันเราสามารถค้นหาบทความ 3 บทความแรกที่มีความคล้ายคลึงกันสูงกับการป้อนข้อมูลของผู้ใช้
• แบ่งย่อหน้าทั้งหมดของบทความทั้ง 3 นี้
• รุ่น GPT ตามลำดับ หากโมเดลให้คำตอบที่เป็นบวกวรรคจะถูกส่งกลับไปยังผลลัพธ์

วิ่ง

• ต้องติดตั้ง NodeJS V18+
• สร้างไฟล์ .env ในไดเรกทอรีรูทของโครงการนี้และตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมคีย์ OpenAPI API

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
#如果需要使用代理访问，请提供下面的环境变量
# https_proxy=http://127.0.0.1:1080

• ติดตั้งการติดตั้ง npm install
• เรียกใช้ npm run dev

ข้อมูลอ้างอิงเพิ่มเติม

• คำถามและคำตอบความรู้ของโดเมนตามการฝัง: https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/question_answering_using_embeddings.ipynb
• สร้างคีย์ OpenAI API: https://platform.openai.com/account/api-keys