[用Yellowbrick和ChatGPT打造强大的向量存储聊天机器人：一站式教程]

tangtang123
77 阅读3分钟 
# 用Yellowbrick和ChatGPT打造强大的向量存储聊天机器人：一站式教程

## 引言
在现代数据驱动的世界中，企业需要处理大量的复杂数据。Yellowbrick作为云端和本地的可伸缩SQL数据库解决方案，能够处理最复杂的商业数据仓储需求。通过结合ChatGPT的强大自然语言处理能力和Yellowbrick的向量存储特性，我们可以创建一个功能强大的聊天机器人，支持获取增强生成（RAG）。这篇文章将指导你如何实现这一目标。

## 主要内容

### 一、创建基础聊天机器人
首先，我们使用langchain库创建一个不使用向量存储的基础聊天机器人与ChatGPT交互。

### 二、在Yellowbrick中创建嵌入表
接着，我们将在Yellowbrick中创建一个嵌入表，用于存储向量化的文档内容。

### 三、加载文档数据
我们将从Yellowbrick文档中加载一系列文档，供后续步骤中创建向量化表示。

### 四、生成向量表示并存储
创建文档的向量表示，并将其存储在Yellowbrick的表中。

### 五、使用向量存储的改进版聊天机器人
最后，我们将使用Yellowbrick的向量存储来增强聊天机器人的响应能力。

## 代码示例

以下是如何使用Yellowbrick和ChatGPT创建一个向量存储支持的聊天机器人。

```python
# 使用API代理服务提高访问稳定性
import os
import psycopg2
from langchain.chains import LLMChain, RetrievalQAWithSourcesChain
from langchain_community.vectorstores import Yellowbrick
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_core.prompts.chat import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate

# 配置Yellowbrick和OpenAI的连接信息
YBUSER = "your_yb_user"
YBPASSWORD = "your_yb_password"
YBDATABASE = "your_yb_database"
YBHOST = "your_yb_host"
OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key"

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY

yellowbrick_connection_string = f"postgres://{YBUSER}:{YBPASSWORD}@{YBHOST}:5432/{YBDATABASE}"

# 建立Yellowbrick连接并创建嵌入表
try:
    conn = psycopg2.connect(yellowbrick_connection_string)
    cursor = conn.cursor()
    create_table_query = """
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_embeddings (
        doc_id uuid NOT NULL,
        embedding_id smallint NOT NULL,
        embedding double precision NOT NULL
    );
    """
    cursor.execute(create_table_query)
    conn.commit()
    cursor.close()
finally:
    conn.close()

# 创建并使用改进版聊天机器人
chain_type_kwargs = {"prompt": ChatPromptTemplate.from_messages([
    SystemMessagePromptTemplate.from_template("Use the context to answer the user's question."),
    HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}")
])}

llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0, max_tokens=256)

vector_store = Yellowbrick(
    OpenAIEmbeddings(),
    yellowbrick_connection_string,
    "my_embeddings"
)

chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 5}),
    return_source_documents=True,
    chain_type_kwargs=chain_type_kwargs
)

def print_result_sources(query):
    result = chain(query)
    print(f"Question: {query}")
    print(f"Answer: {result['answer']}")
    print(f"Sources: {result['sources']}")

# 发送查询来测试聊天机器人
print_result_sources("How many databases can be in a Yellowbrick Instance?")
print_result_sources("Whats an easy way to add users in bulk to Yellowbrick?")

常见问题和解决方案

  1. 连接问题：确保Yellowbrick和OpenAI的API密钥及连接参数正确配置。
  2. 性能优化：可以通过启用Yellowbrick的索引功能（如局部敏感哈希）来提升检索性能。

总结和进一步学习资源

通过将Yellowbrick作为向量存储与ChatGPT结合使用，开发者可以创建一个强大且高效的聊天机器人。进一步学习的资源包括Yellowbrick文档和OpenAI平台。

参考资料

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

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