在人工智能领域，ChatGPT因其卓越的问答能力而备受关注。然而，ChatGPT的能力受限于其训练数据。那么，当面对新事件或非公开文档信息时，该如何使ChatGPT能够提供准确答案呢？本教程将引导您通过嵌入式搜索技术，提升ChatGPT在处理这类问题时的效率和准确性。
为什么选择搜索而非微调
微调的局限性
虽然微调（Fine-tuning）是一种提高模型性能的方法，但它主要适用于教授特殊任务或风格。对于提高事实性回忆的可靠性来说，微调并不是最佳选择。
搜索的优势
将知识直接插入模型输入（即通过搜索得到的文本）可以被视为一种短期记忆机制。这种方法比微调更有效，因为它使模型在回答问题时能够直接参考相关信息。
准备搜索数据
数据收集与处理
- 下载相关文档：例如，关于2022年冬奥会的维基百科文章。
- 文档分块：将文档分割成短小、自包含的部分。
- 文档嵌入：使用OpenAI API对每个部分进行嵌入。
- 存储嵌入：将嵌入结果保存在数据库中。
示例代码：数据准备
import pandas as pd
import openai
# 假设您已经下载了相关的维基百科文章，并将其分块和嵌入
# 这里使用pandas DataFrame来存储数据
df = pd.DataFrame({
'text': ['文档段落1', '文档段落2', '...'], # 文档的各个段落
'embedding': ['嵌入1', '嵌入2', '...'] # 对应段落的嵌入
})搜索过程
实施嵌入式搜索
使用OpenAI API为用户的查询生成嵌入，然后根据这些嵌入对文本部分进行相关性排名。
示例代码：搜索函数
from scipy import spatial
def search(query, df):
# 使用OpenAI API为查询生成嵌入
query_embedding = openai.Embedding.create(input=query)["data"][0]["embedding"]
# 计算查询嵌入与文档嵌入之间的相似度
df['similarity'] = df['embedding'].apply(lambda x: 1 - spatial.distance.cosine(query_embedding, x))
# 返回相似度最高的文档段落
return df.sort_values(by='similarity', ascending=False).head()提问与回答
生成并发送请求
将搜索到的相关文本与用户的查询一起发送给GPT模型，让模型基于这些信息提供答案。
示例代码：问答函数
def ask_gpt(query, relevant_texts):
# 构建用于GPT的查询
prompt = f"请根据以下信息回答问题：\n{relevant_texts}\n问题：{query}"
# 发送请求给GPT模型
response = openai.Completion.create(prompt=prompt, model="gpt-3.5-turbo")
return response.choices[0].text.strip()
# 示例：使用搜索结果向GPT提问
relevant_texts = search('2022年冬奥会冰壶金牌得主', df)['text'].str.cat(sep='\n')
answer = ask_gpt('2022年冬奥会冰壶金牌得主是谁？', relevant_texts)结论与展望
通过结合嵌入式搜索和GPT模型，我们可以显著提高对新颖或专业话题的问答准确性。这种方法不仅有助于实现更精准的信息检索，还为用户提供了更加深入和丰富的智能问答体验。
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