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基于向量数据库与GPT3.5的自然语言转换指令集的方案示例

流程

整个流程非常简单，也没有复杂的地方，相信关注GPT领域的都会看到过如上的流程。

具体步骤：

• 将基础指令数据集，转为向量存储到向量数据
• 当用户输入查询的问题时，把问题转为向量，然后从向量数据库中查询相近的答案topK
• 将topK进行去重合并，生成指令集

使用范围

请参考 OpenAI 的使用政策 https://openai.com/policies/usage-policies

关于Qdrant向量数据库

你可以查看Qdrant的官方文档：https://qdrant.tech/documentation/ 使用docker启动Qdrant

docker run -p 6333:6333 \ -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage \ qdrant/qdrant

具体操作流程

设置OPENAI_API_KEY

export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx

安装依赖

pip install -r requirements.txt 如果安装不成功，可以使用豆瓣镜像加速 python -m pip install -r requirements.txt -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

数据集入库[importData.py]

python src/import_data.py

启动查询服务[server.py]

python src/server.py 后台持久化运行 nohup python src/server.py > output.log 2>&1 &

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