受到 ChatPDF 等类似应用的启发，准备构建一个基础版本的文字搜索系统，以实现一个基于文本的问答机器人。
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如何构建一个基于文本的问答机器人
文本是人类知识的主要载体，也是我们日常交流的重要方式。如果能够让机器理解和回答文本中的问题，那么我们就可以更方便地获取和利用信息，也可以更自然地与机器进行对话。在这篇博客文章中，我将介绍如何受到 ChatPDF 等类似应用的启发，准备构建一个基础版本的文字搜索系统，以实现一个基于文本的问答机器人。
同样，你还可以将自己以前写过的文章集合作为语料放入到其中，达到近似与过去的自己对话的效果。这个也可以作为一个数字分身，成为其他人了解你或者你的产品的窗口。
在这篇博客文章中，我将介绍如何使用 OpenAI 的 Embedding 模型来构建一个基础版本的文字搜索系统，以实现一个基于文本的问答机器人。我计划分为以下几个步骤：
- 首先，我需要对网站文本的爬取和预处理，或者将 PDF 文件转换为文本格式，并对文本进行分段处理，使每个段落都有一个唯一的标识符。
- 其次，我需要使用 OpenAI 的 Embedding API 来将每个段落的文本转换为高维度的向量表示，这样可以捕捉文本的语义信息和相似度。
- 然后，我需要使用一个合适的向量引擎来存储和检索这些向量，例如 Faiss 或 Annoy。这样可以快速地在大规模的数据集中找到最相似或最相关的向量。
- 最后，当用户输入一个问题时，我需要先将问题也转换为向量表示，然后使用向量引擎来查询最匹配的段落向量，并返回给用户相应的段落文本作为答案。
通过这样的方法，我希望能够实现一个简单而有效的基于文本的问答机器人，能够对用户提出的各种问题给出合理和准确的回复。
网站文本的爬取和预处理
要构建一个基于文本的问答机器人，首先需要有一些文本作为知识源。这些文本可以来自于不同的领域和主题，例如新闻、百科、教育、娱乐等。为了获取这些文本，我们可以使用一些网络爬虫工具，例如 Scrapy、BeautifulSoup等，来抓取网站上的内容，并保存为 PDF 或者 TXT 格式。
但是，并不是所有网站上的内容都适合作为问答机器人的知识源。有些网站可能包含了大量的广告、评论、导航栏等无关信息，有些网站可能存在版权或者隐私问题。因此，在爬取网站文本之后，我们还需要进行一些预处理工作，例如去除无用标签、提取正文内容、过滤敏感词汇等。这样才能保证我们得到的文本是高质量且合法合规的。
使用 OpenAI 的 Embedding 转换成向量
在得到了一些高质量且合法合规的网站文本之后，我们就可以开始构建我们的文字搜索系统了。文字搜索系统的核心功能是根据用户输入的问题，在知识源中找到最相关最准确的答案。
要让机器能够理解和处理文本，我们首先需要把文本转换成一种机器能够识别和操作的格式。这就是所谓的向量化（Vectorization）过程。向量化就是把每个词或每段文字用一个数值数组来表示，这个数组就叫做向量（Vector）。向量可以捕捉到文字之间的语义关系和相似度，并且可以用数学运算来处理。
有很多方法可以实现向量化，比如词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、Word2Vec、GloVe 等等。但是这些方法都有一些局限性，比如无法处理多义词、无法考虑上下文、无法表达复杂语义等等。为了解决这些问题，OpenAI 开发了一种新颖且强大的向量化方法：Embedding。
要使用 OpenAI 的 Embedding 模型，首先需要注册并获取一个 API key。然后就可以通过调用 API 来获取任意文本或代码的向量表示。OpenAI 提供了多种不同类型和规模的 Embedding 模型 ，其中最新和最推荐使用的是 text-embedding-ada-002。这个模型可以将任意长度（最大 2048 个字符）和任意语言（支持 100 多种语言）的文本转换成一个约 1300 维度（dimension）的向量。
例如，如果我们想要获取以下这段中文文本（摘自《三体》第一章） 的向量表示：
“红岸之战”发生在公元前二百八十四年冬天。 这场战役被认为是中国历史上规模最大、影响最深远、最具传奇色彩和悲剧性质 的战争之一。
我们可以使用以下方式来调用 API：
curl https://api.openai.com/v1/embeddings \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -d '{ "input": "“红岸之战”发生在公元前二百八十四年冬天。这场战役被认为是中国历史上规模最大、影响最深远、最具传奇色彩和悲剧性质 的战争之一。", "model": "text-embedding-ada-002" }'
使用向量引擎进行计算
略。
根据问题进行向量匹配
略。
先前的一些想法：
一些有用的参考资料:
基于ChatGPT的客服系统 基于 ChatGPT 的客服系统 – Qixingchen – 星辰星辰星~
