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如何使用GPT API 自定义自己的 RAG

article 2024/11/22 11:39:12

要使用 GPT 的 API 实现自己的 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 系统，可以结合检索工具和 GPT 模型，将外部知识库中的信息与生成模型结合起来，完成准确、高效的任务。以下是具体步骤和实现方法：

系统架构设计

用户输入（Query Input）
用户输入一个问题或任务请求，例如“请总结最近的气候变化研究进展”。
检索模块（Retrieval Module）
检索与用户问题相关的外部信息，例如从数据库、文档库或网页中查找答案。
生成模块（Generation Module）
将用户输入和检索到的信息结合，通过 GPT 的 API 生成上下文相关的回答或内容。
结果输出（Output Result）
将 GPT 生成的内容返回给用户，完成任务。

关键步骤与实现

1. 搭建知识库（Knowledge Base）

选用数据源：
- 企业文档、技术支持资料、学术文章、网页数据等。
数据存储：
- 使用数据库（如 PostgreSQL、MongoDB）或文件系统存储原始数据。
- 推荐使用向量数据库（如 Pinecone、Weaviate、FAISS），支持语义检索。
构建索引：
- 利用嵌入向量工具（如 OpenAI Embeddings、Sentence Transformers）将文档转化为向量并索引。

2. 检索相关信息

检索工具选择：
- 使用向量检索工具，如 FAISS、Pinecone 或 Elasticsearch。
检索流程：
1. 将用户的查询转化为向量表示（Embedding）。
2. 在知识库中通过向量相似性匹配，检索最相关的文档或片段。

# 示例：使用 OpenAI Embeddings 生成查询向量
import openai

query = "What are the latest advancements in AI?"
embedding = openai.Embedding.create(input=query, model="text-embedding-ada-002")
# 使用向量检索工具查找相关文档
retrieved_documents = search_in_vector_database(embedding['data'][0]['embedding'])

3. 调用 GPT API 生成回答

输入设计（Prompt Engineering）：
- 将用户问题和检索到的内容拼接成一个上下文提示，传递给 GPT。
调用 API 示例：

python

# 拼接提示词
retrieved_text = "Document 1: ... Document 2: ..."
prompt = f"根据以下内容回答问题：\n{retrieved_text}\n问题：{query}\n回答："

# 调用 GPT 模型
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个知识丰富的助手。"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

4. 输出处理

格式化 GPT 输出内容，以符合用户需求的样式（如摘要、段落、列表）。
如果需要进一步调整，可以增加后处理步骤。

完整实现框架

准备环境：
- 安装所需库：openai, pinecone, faiss, langchain 等。
代码框架示例：

import openai
import pinecone

# 初始化向量检索
pinecone.init(api_key="YOUR_API_KEY", environment="YOUR_ENV")
index = pinecone.Index("knowledge-base")

# Step 1: 用户输入
query = "What are the key benefits of renewable energy?"

# Step 2: 检索模块
# 获取查询的嵌入向量
query_embedding = openai.Embedding.create(input=query, model="text-embedding-ada-002")['data'][0]['embedding']
search_results = index.query(query_embedding, top_k=5, include_metadata=True)

# 整理检索到的内容
retrieved_content = "\n".join([result['metadata']['text'] for result in search_results['matches']])

# Step 3: 生成模块
prompt = f"根据以下内容回答问题：\n{retrieved_content}\n问题：{query}\n回答："
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个知识丰富的助手。"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]
)

# Step 4: 输出结果
answer = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer)