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AI 法律助手

法律文件來源：https://github.com/LawRefBook/Laws

項目模板：https://github.com/supabase-community/nextjs-openai-doc-search

這個項目從pages目錄中獲取所有的.mdx文件，並將其處理成自定義上下文，以在OpenAI 文本自動補全提示中使用。

部署

部署此starter 到Vercel。 Supabase 集成將自動設置所需的環境變量並配置您的數據庫概要。您只需要設置OPENAI_KEY ，然後就可以開始了！

樓主太懶了，感謝GoJun 幫忙寫了教程：https://eibot3u32o.feishu.cn/docx/L46Pdp3fjouPUvxaNzPckKctno3

技術細節

構建您自己的自定義ChatGPT 涉及四個步驟：

[? 構建時間] 預處理知識庫（您的pages文件夾中的.mdx文件）。
[? 構建時間] 在PostgreSQL 中使用pgvector 存儲嵌入向量。
[? 運行時] 執行向量相似性搜索，查找與問題相關的內容。
[? 運行時] 將內容注入到OpenAI GPT-3 文本自動補全中，並將響應流式傳輸到客戶端。

? 構建時間

步驟1 和2 發生在構建時間，例如當Vercel 構建您的Next.js 應用程序時。此時執行generate-embeddings腳本，該腳本執行以下任務：

 sequenceDiagram
    participant Vercel
    participant DB (pgvector)
    participant OpenAI (API)
    loop 1. 預處理知識庫Vercel->>Vercel: 將.mdx 頁面劃分為部分loop 2. 創建並存儲嵌入Vercel->>OpenAI (API): 為頁面部分創建嵌入OpenAI (API)->>Vercel: 嵌入向量(1536)
            Vercel->>DB (pgvector): 存儲頁面部分的嵌入end
    end

除了存儲嵌入向量之外，此腳本還為每個.mdx文件生成一個校驗和，並將其存儲在另一個數據庫表中，以確保僅當文件更改時才重新生成嵌入向量。

? 運行時

步驟3 和4 在運行時發生，即用戶提交問題時。發生這種情況時，執行以下一系列任務：

 sequenceDiagram
    participant Client
    participant Edge Function
    participant DB (pgvector)
    participant OpenAI (API)
    Client->>Edge Function: { query: lorem ispum }
    critical 3. 執行向量相似性搜索Edge Function->>OpenAI (API): 為查詢創建嵌入OpenAI (API)->>Edge Function: 嵌入向量(1536)
        Edge Function->>DB (pgvector): 向量相似性搜索DB (pgvector)->>Edge Function: 相關文檔內容end
    critical 4. 將內容注入到提示中Edge Function->>OpenAI (API): 完成請求提示：查詢+相關文檔內容OpenAI (API)-->>Client: text/event-stream：自動補全響應end

此為SearchDialog（客户端）組件和vector-search（边缘函数）負責的相關文件。

數據庫的初始化，包括pgvector擴展的設置存儲在supabase/migrations文件夾中，並在運行supabase start時自動應用於本地PostgreSQL 實例。