ClassGPT
1.0.0
我的演講幻燈片

由LlamainDex和Langchain提供支持的簡化建築。
使用Openai的最新Chatgpt API。
受雅典啟發
GPTSimpleVectorIndex進行索引構建text-embedding-ada-002模型用於創建嵌入gpt-3.5-turbo aws configure創建一個具有唯一名稱的S3存儲桶
在代碼庫中更改存儲桶名(查找bucket_name = "classgpt"將其創建的任何內容。
重命名[.env.local.example]為.env並添加您的OpenAI憑據
conda create -n classgpt python=3.9
conda activate classgpt pip install -r requirements.txt cd app/
streamlit run app/01_❓_Ask.py替代方案,您可以使用Docker
docker compose up然後打開一個新標籤並導航到http:// localhost:8501/
可以將令牌視為單詞。在API處理提示之前,輸入將分解為令牌。這些令牌並不能準確地剪切在單詞啟動或結束的位置 - 令牌可以包含落後空間,甚至包括子字。以下是一些有用的經驗法則,可用於理解像徵的長度:
嘗試OpenAI令牌工具
來源
嵌入是浮點數的向量(列表)。兩個向量之間的距離測量其相關性。較小的距離表明高相關性和較大的距離表明低相關性。
對於text-embedding-ada-002 ,成本為$ 0.0004 / 1K令牌或3000頁 /美元
對於gpt-3.5-turbo型號(Chatgptapi)的成本為$0.002 / 1K tokens
對於text-davinci-003型號,成本為$0.02 / 1K tokens
加載數據
多模式
chatgpt
source命令不起作用