这个一个探究GPT模型是否可以通过自身学习的实验性项目。当前我们给ChatGPT模型配备了一个记忆大脑来存储一切ChatGPT可能不知道的内容。当使用ChatGPT完成任务时，首先会回忆(检索)相关的知识作为补充材料。
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我们在python 3.8版本测试了项目。通过
pip install -r requirements.txt安装所需的包。 -
复制
.env.template文件，并命名为.env -
获取OpenAI的api key，pinecone的api key，google api key和google search engine id。(如果你不知道如何获取这些api key或id，可以参考Auto-GPT的文档。)
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通过
python main.py运行项目（如果位于中国大陆地区，需要使用代理才可正常运行）
demo.mp4
- 问模型一个问题，模型通过回忆已有的记忆并回答问题
- 如果回答可能是不正确的，通过网络搜索相关信息
- 模型过滤掉不相干的信息，通过已过滤的信息回答问题
- 模型比较新的答案和原本的回答，如果原本的答案不正确，模型将记住现有的答案
