使用嵌入式搜索技术增强ChatGPT问答能力的全面指南

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

1. 下载相关文档：例如，关于2022年冬奥会的维基百科文章。
2. 文档分块：将文档分割成短小、自包含的部分。
3. 文档嵌入：使用OpenAI API对每个部分进行嵌入。
4. 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。