OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人（三）

最新推荐文章于 2025-05-17 15:52:09 发布
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本文正在参加「金石计划」

接上文OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人(二)有讲到聊天机器人的架构和流程，这篇开始通过代码讲讲具体实现。

前言

这篇文章为了降低实现的难度，下图中提供存储和向量相似度搜索的Redis(Redis Search 模块)，我先替换成CSV和余弦相似度算法。

image.png

在开发语言选择上，人工智能的应用我当然首选了Python，没有用到其它太深太复杂的技术，目的是大家能够通过这个例子快速动手实践。

数据准备

首先准备一个csv文件，以便存储文本。当然你想用txt或者其格式的文档存储都行，只要你能读出来，格式正确。

在这里，我拿MBA智库的一篇文章

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theme: orange 本文正在参加「金石计划」 接上文OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人(三)如何使用Python实现embedding相似度搜索，这篇文章继续讲如何将搜索到的相似文本进行提炼，并最终得出问题的答案。 提炼文本 通过调用azure openai服务使用模型 text-davinci-003完成对文本的提炼，以得到最终的答案。 pytho...
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2.8 快速上手 OpenAI Embeddings
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Embeddings是一种将文本（如单词、句子、文档等）映射到一个高维向量空间的技术。每个文本单元被表示为一个向量，向量中的数值包含了该文本单元的语义信息。这些向量能够捕捉到语言中的潜在关系和相似度，使得机器能够高效地进行各种自然语言处理任务，如文本分类、信息检索和语义搜索。OpenAI提供了一种强大的EmbeddingsAPI，可以轻松地将文本转化为Embeddings向量。每个向量维度代表着文本在特定语义空间中的位置。
dify搭建知识库聊天机器人
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<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用Dify搭建基于知识库的聊天机器人。首先，我得回忆一下Dify的基本概念和流程。Dify是一个开源框架，允许用户构建和部署AI应用，特别是聊天机器人。用户提到可能使用Dify，所以重点应放在Dify的步骤上。 根据用户提供的引用，特别是引用[1]和[2]，里面提到了运行Dify的步骤，比如部署在本地或服务器，以及集成知识库。我需要确保步骤正确，并且覆盖关键点：环境准备、安装部署、配置模型、创建知识库、测试优化、部署上线。 首先，环境准备方面，用户需要Docker和Python环境。这部分需要详细说明，因为如果环境没配置好，后续步骤无法进行。然后安装Dify，可能需要克隆仓库或使用Docker Compose，这部分需要检查引用中的信息。引用[1]提到参考《Llama + Dify，在你的电脑搭建AI工作流》，所以可能涉及Docker部署。 接下来是配置大语言模型，比如DeepSeek或GPT。用户引用[2]提到了deepseeke和Dify的结合，需要复制API key到Dify系统中。这里需要说明如何获取API key，并在Dify界面中添加模型。 然后是创建知识库，用户需要上传文档，设置处理参数，比如分块大小和向量模型。引用[2]提到在工作室搭建知识库，限制回答内容，所以可能需要指导用户在Dify界面中操作，比如分块策略和元数据设置。 测试和优化部分，用户可能需要调整提示词，引用[2]的例子是添加“收到”这样的关键词，所以需要说明提示词工程的重要性，以及如何根据测试结果调整参数。 部署上线涉及发布应用，设置访问权限，可能还需要监控和维护。这部分需要简要说明步骤，确保用户知道如何将测试环境的应用部署到生产环境。 最后，相关问题的生成需要考虑用户可能的后续疑问，比如模型选择、本地部署、知识库格式支持、性能优化和集成方式。这些问题需要覆盖用户可能遇到的挑战，帮助他们进一步探索。 需要确保回答结构清晰，分步骤讲解，每个步骤有子步骤和注意事项。同时，引用标记要正确添加到对应的位置，比如部署步骤引用[1]，配置模型引用[2]。避免使用Markdown格式，但用户要求使用中文，所以保持口语化但专业。</think>以下是如何使用Dify搭建知识库聊天机器人的分步指南，结合了官方文档和实践经验： ### 一、环境准备阶段 1. **基础环境搭建** - 安装Docker环境（Windows/Mac需安装Docker Desktop） - 准备Python 3.8+运行环境 - 建议配置：4核CPU/8GB内存/50GB存储（知识库越大要求越高） 2. **获取Dify源码** ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker ``` ### 二、部署安装[^1] ```bash # 使用Docker Compose快速启动 docker compose up -d # 等待所有服务启动（约3-5分钟） # 访问 http://localhost/ 进入控制台 ``` ### 三、大模型配置 1. **接入LLM服务** - 在「设置 > 模型供应商」添加API密钥 - 支持模型：DeepSeek/OpenAI/智谱AI等[^2] - 示例DeepSeek配置： ```yaml api_key: sk-your-key-here base_url: https://api.deepseek.com/v1 ``` ### 四、知识库创建 1. **新建知识库应用** - 控制台点击「创建应用」→「知识库问答」 - 上传文档（支持PDF/Word/TXT/Markdown） - 设置分块参数： ```python chunk_size = 512 # 文本分割长度 overlap = 50 # 块间重叠字符数 ``` 2. **向量化处理 $$ \text{Document} \rightarrow \text{Chunking} \rightarrow \text{Embedding} \rightarrow \text{Vector DB} $$ - 建议选择bge-large-zh-v1.5中文向量模型 ### 五、测试与优化 1. **调试提示词工程** ```python # 示例系统提示词模板 "你是一个专业客服助手，请根据知识库内容回答用户问题。\ 如果答案不在知识库中，应明确说明'根据现有资料无法回答该问题'" ``` 2. **多轮测试方法** - 准备测试问题集（覆盖边界情况和常见问题） - 调整temperature参数（0.3-0.7区间最佳） ### 六、部署上线 1. **发布应用** - 设置API访问密钥 - 配置访问权限（公开/私有访问） - 可选Webhook集成： ```bash curl -X POST "https://api.dify.ai/v1/chat-messages" \ -H "Authorization: Bearer {api_key}" \ -d '{"inputs":{}}' ``` **注意事项：** 1. 知识库更新需重新索引 2. 监控API调用量和响应延迟 3. 建议启用对话历史记录功能
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