使用 LangChain、Pinecone 和 LLM（如 GPT

目录

一、简介

二、为什么语义搜索+GPT问答比微调GPT更好？

2.1、更广泛的知识覆盖：

         2.2、特定于上下文的答案：

         2.3、适应性

         2.4、更好地处理模糊查询

三、LangChain 模块

四、设置环境

五、加载文档

六、分割文档

七、使用 OpenAI 嵌入文档

八、使用 Pinecone 进行向量搜索

九、查找相似的文档

十、使用 LangChain 和 OpenAI LLM 进行问答

十一、示例查询和答案

十二、结论

今天我们将深入探讨使用LangChain和Pinecone创建基于文档的问答系统的过程，利用最新的大文本语言模型（LLMs），如OpenAI GPT-4和ChatGPT。

LangChain 是一个强大的框架，专为开发由语言模型驱动的应用程序而设计，而 Pinecone 则是一个高效的向量数据库，用于构建高性能的向量搜索应用程序。我们的用例重点是在特定的文档上回答问题，仅依赖于文档中的信息来生成准确和符合上下文的答案。

通过将语义搜索的能力与GPT等LLM的卓越能力相结合，我们将演示如何构建一种利用尖端人工智能技术的先进文档问答系统。

在深入实现之前，我们先来了解一下使用语义搜索+GPT问答相比微调GPT的优势：

语义搜索 + GPT 问答主要包括两个核心步骤，首先从大量的文档中找到相关的段落，然后根据这些段落生成答案。这种方法可以提供更准确和最新的信息，利用来自各种来源的最新信息。而微调GPT则依赖于模型在训练期间编码的知识，这些知识随着时间的推移可能变得过时或不完整。

语义搜索+GPT问答可以通过将答案基于相关文档中的特定段落来生成更具上下文的、更精确的答案。然而，微调的GPT模型可能会根据模型中嵌入的通用知识生成答案，这些答案可能不够准确或与问题的上下文无关。

语义搜索组件可以轻松更新新的信息源或调整到不同的领域，使其更适应特定的用例或行业。相比之下，微调GPT需要重新训练模型，这可能耗时且计算成本高昂。

语义搜索可以通过识别与问题相关的最相关段落来消除查询的歧义。与没有适当上下文的微调GPT模型相比，这可以带来更准确和相关的答案。

LangChain 提供了对几个主要模块的支持：

模型：LangChain 支持的各种模型类型和模型集成。

索引：当结合你自己的文本数据时，语言模型通常更加强大 - 这个模块涵盖了这样做的最佳实践。

链：链不仅仅是一个单一的 LLM 调用，而是一系列的调用（无论是对 LLM 还是其他工具）。LangChain 提供了一个标准的链接口，许多与其他工具的集成，以及针对常见应用的端到端链。

首先，我们需要安装所需的包并导入必要的库。

安装所需的包：

导入必要的库：

导入文档之前，请确保pillow