深度学习与自然语言处理:LangChain、Deep Lake和OpenAI实现问答系统

深度学习自然语言处理领域一直是人工智能中备受关注的话题。如何构建一个强大的问答系统一直是研究人员和工程师们的追求。本教程将向您展示如何使用LangChainDeep Lake和OpenAI实现一个强大的问答系统,让您的计算机能够回答各种问题。

开篇故事

在数字化时代,信息爆炸式增长,我们每天都会遇到各种各样的问题,从学术研究到日常生活。有时,我们需要快速准确地找到答案,而这正是问答系统的价值所在。想象一下,您正在研究一个复杂的问题,但是文献太多,难以阅读和理解。这时,一个高效的问答系统可以帮助您迅速找到相关信息,加速研究进程。或者,您可能只是想了解一些日常生活中的知识,比如为什么军事不说24:00。无论是学术研究还是日常生活,一个强大的问答系统都能提供帮助。

步骤1:安装所需的软件包

首先,让我们安装需要的软件包,以便开始构建我们的问答系统。在这个教程中,我们将使用LangChain、Deep Lake和OpenAI等工具。

!pip install deeplake langchain openai tiktoken

步骤2:身份验证

接下来,我们需要提供您的OpenAI API密钥,以便进行身份验证。这个密钥将允许我们使用OpenAI的功能来增强我们的问答系统。

import getpass
import os

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = getpass.getpass()

步骤3:加载Deep Lake文本数据集

我们将使用Deep Lake中的文本数据集作为我们的知识库,以便问答系统可以从中提取信息。在这个示例中,我们使用了一个包含20000个样本的子集,这个数据集是来自cohere-wikipedia-22的。

import deeplake

ds = deeplake.load("hub://activeloop/cohere-wikipedia-22-sample")
ds.summary()

步骤4:LangChain的Deep Lake向量存储

现在,让我们为LangChain的Deep Lake向量存储定义一个路径。这个向量存储将包含我们的文本嵌入。

dataset_path = 'wikipedia-embeddings-deeplake'

接下来,我们将设置OpenAI的文本嵌入模型,并初始化一个Deep Lake向量存储。

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import DeepLake

embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
db = DeepLake(dataset_path, embedding=embedding, overwrite=True)

现在,让我们将样本数据逐批添加到向量存储中。

from tqdm.auto import tqdm

batch_size = 100
nsamples = 10  # 用于测试。将其替换为len(ds)以添加所有数据

for i in tqdm(range(0, nsamples, batch_size)):
    i_end = min(nsamples, i + batch_size)
    batch = ds[i:i_end]
    id_batch = batch.ids.data()["value"]
    text_batch = batch.text.data()["value"]
    meta_batch = batch.metadata.data()["value"]
    db.add_texts(text_batch, metadatas=meta_batch, ids=id_batch)

步骤5:在数据库上运行用户查询

现在,我们的问答系统已经构建好了,我们可以在数据库上运行用户的查询。我们使用了GPT-3.5-Turbo作为我们的语言模型,它可以根据用户的查询来查找最相关的信息。

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=ChatOpenAI(model='gpt-3.5-turbo'), chain_type="stuff", retriever=db.as_retriever())

query = '为什么军事不说24:00?'
answer = qa.run(query)

通过这个问答系统,您可以轻松地获取关于各种话题的答案,无论是学术研究还是日常生活中的疑问。问答系统的强大之处在于它可以从大量的文本数据中提取准确的信息,为您提供及时的帮助。

总结

在这个教程中,我们学习了如何使用LangChain、Deep Lake和OpenAI构建一个强大的问答系统。通过加载文本数据集、初始化向量存储和使用语言模型,我们可以实现一个高效的问答系统,可以回答各种各样的问题。无论您是在进行学术研究还是在解决日常问题,这个问答系统都可以为您提供有力的支持。

本文由作者 王大神 原创发布于 大神网的AI博客。

转载请注明作者:王大神

原文出处:深度学习与自然语言处理:LangChain、Deep Lake和OpenAI实现问答系统

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