基于知识库内容的ChatGPT机器人搭建实践

使用 ChatGPT 搭建基于知识库内容的机器人 在这篇文章中，我们将讨论如何使用 ChatGPT 搭建基于知识库内容的机器人。作者分享了自己的个人需求，希望将积累的内容导入给 AI，然后 AI 能拿这些数据回答问题，甚至能给出写作建议等。 首先，作者尝试过非常笨的方法，就是在提问的时候，将自己的 newsletter 文本传给 AI。但是，这个方法有一个非常大的限制，就是 ChatGPT 的 token 数限制是 4096，大约是 16000 多个字符。这个限制让作者很难将大量的内容导入给 ChatGPT。 然后，作者发现了 GPT Index 的库，以及 Lenny's Newsletter 的例子，并试了下，发现非常好用，步骤也很简单，即使你不懂编程也能轻易地按照步骤实现这个功能。 在这个过程中，作者也介绍了传统的机器人领域的方法，比如基于意图去回答人的问题。这种传统的机器人通常是基于意图去回答人的问题，例如，当用户问「忘记密码怎么办？」时，它会去找最接近这个意图「密码」，每个意图里会有很多个样本问题，然后这些样本问题都会有个答案。 但是，这种传统的机器人也有不少限制，例如需要设置特别多的意图。作者认为，我们可以用类似的方法来解决限制 token 的问题，我们仅需要传符合某个意图的文档给 AI，然后 AI 仅用该文档来生成答案。 这篇文章分享了作者使用 ChatGPT 搭建基于知识库内容的机器人的经验，并介绍了传统的机器人领域的方法和限制，旨在帮助读者更好地理解和使用 ChatGPT。 知识点： 1. 使用 ChatGPT 搭建基于知识库内容的机器人 2. 了解 ChatGPT 的 token 数限制 3. 传统的机器人领域的方法：基于意图去回答人的问题 4. 使用 GPT Index 的库和 Lenny's Newsletter 的例子来实现机器人功能 5. 解决限制 token 的问题：传符合某个意图的文档给 AI 6. 了解传统的机器人领域的限制：需要设置特别多的意图 7. 使用 ChatGPT 搭建基于知识库内容的机器人的优点：能够回答问题，提供写作建议等 这篇文章为读者提供了使用 ChatGPT 搭建基于知识库内容的机器人的实践指南，并介绍了相关的知识点和限制，旨在帮助读者更好地理解和使用 ChatGPT。