Chroma Tutorial: Verbesserung von GPT-3.5 mit speicherähnlicher Fähigk

Warum sollte mein Chatbot eine speicherähnliche Fähigkeit haben?

Die Integration speicherähnlicher Fähigkeiten in einen Chatbot verbessert erheblich die Benutzererfahrung, da der Bot auf vergangene Austausche verweisen kann, während er Antworten formuliert. Dieses Tutorial zielt darauf ab, Ihnen zu helfen, eine Chroma-Datenbank mit OpenAIs GPT-3.5-Modell zu integrieren, wodurch Ihr Chatbot frühere Interaktionen abrufen kann und somit die Kontextbewahrung über längere Gespräche hinweg verbessert wird. Eine solche Funktion überwindet nicht nur die Begrenzungen hinsichtlich der Kontextfenstergröße, die bestimmten OpenAI-Modellen eigen sind, sondern spart auch Token für eine effizientere Nutzung und bereichert letztlich die Qualität der Benutzererfahrung in Ihrer KI-Anwendung.

Verstehen von Embeddings

In der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) beziehen sich Embeddings auf eine Vektorrepresentation, bei der ähnliche Elemente durch nahe Vektoren und unähnliche Elemente durch entfernte Vektoren dargestellt werden. Als ein Begriff, der denen vertraut ist, die sich mit Computer Vision befasst oder Bildobjekterkennungsframeworks wie OpenCV genutzt haben, identifizieren Embeddings effektiv Ähnlichkeiten in Daten, einschließlich Text.

Diese Embeddings erfassen die semantische Bedeutung von Wörtern und Phrasen und ermöglichen mathematische Operationen wie die Messung der cosinusähnlichkeit zwischen zwei Vektoren. Diese Fähigkeit ermöglicht es dem Chatbot, Gespräche semantisch zu verstehen, anstatt sich nur genau an Phrasen zu erinnern, was wiederum seine Leistung beim Abrufen relevanter früherer Interaktionen verbessert.

Die Rolle von ChromaDB

ChromaDB ist eine Open-Source-Embedding-Datenbank, die entwickelt wurde, um Embeddings mit ihren zugehörigen Metadaten zu speichern. Sie bietet eingebaut Funktionen zum Einbetten von Dokumenten – zur Umwandlung von Text in Vektoren – und zur Abfrage dieser gespeicherten Embeddings auf der Grundlage semantischer Ähnlichkeit.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python
Zugriff auf OpenAIs GPT-3.5
Eine eingerichtete Chroma-Datenbank

Gliederung

Projekt initialisieren
Einrichten der erforderlichen Bibliotheken
Die Hauptdatei schreiben
Den Basis-Chatbot testen
Chroma-Datenbank einrichten
Den verbesserten Chatbot testen
Diskussion

1. Projekt initialisieren

Es ist Zeit, mit dem Programmieren zu beginnen! Erstellen Sie ein Projektverzeichnis mit dem Namen chroma-openai und richten Sie eine neue virtuelle Umgebung ein, um sicherzustellen, dass Abhängigkeiten von Ihrer globalen Umgebung isoliert bleiben.

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung mit den für Ihr Betriebssystem geeigneten Befehlen:

Unter Windows: (Ihr Befehl hier)
Unter Linux/MacOS: (Ihr Befehl hier)

Ihr Terminal sollte die Aktivierung der Umgebung mit dem Namen der virtuellen Umgebung in Klammern widerspiegeln.

2. Einrichten der erforderlichen Bibliotheken

Um es einfach zu halten, installieren Sie die folgenden Bibliotheken:

openai – um mit dem GPT-3.5-Modell zu interagieren
chromadb – um Embeddings zu speichern
halo – für Ladeindikatoren bei Anfragen

3. Schreiben der Projektdateien

Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen main.py. Beginnen Sie damit, die notwendigen Abhängigkeiten zu importieren:

import openai
import halo
# Weitere Importe

Laden Sie die konstanten Variablen aus einer .env-Datei, um sicherzustellen, dass Ihre API-Schlüssel sicher bleiben.

4. Testen des Basis-Chatbots

Führen Sie Ihren Chatbot aus und interagieren Sie mit ihm, um die von GPT-3.5 generierten Antworten zu sehen. Verfolgen Sie die für das Gespräch verwendeten Tokens.

5. Chroma-Datenbank einrichten

Modifizieren Sie die Datei main.py, um die Initialisierung für die Chroma-Datenbank zu enthalten:

Notwendige Bibliotheken importieren
ChromaDB und die erforderlichen Einstellungen initialisieren
Chatverlauf und relevante Metadaten speichern

6. Testen des verbesserten Chatbots

Führen Sie das Skript erneut aus und beobachten Sie, wie der Bot sich an frühere Gespräche erinnert, indem er die Chroma-Datenbank nach relevanten Interaktionen abfragt, was seine kontextuelle Verständnis deutlich erhöht.

7. Fassen wir zusammen!

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von ChromaDB mit einem GPT-3.5-Chatbot ein leistungsstarkes Mittel darstellt, um speicherähnliche Fähigkeiten zu erreichen und die Benutzerinteraktion und -verbindung zu verbessern. Durch die Nutzung von Embeddings und aufschlussreichen Abfragen können Entwickler responsivere und intelligentere Chatbots erstellen.

Weitere Ressourcen

Wenn Sie Fragen haben oder weitere Klärungen benötigen, zögern Sie nicht, sich an unsere Community-Foren zu wenden, um Unterstützung zu erhalten!

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