Embedditor 开源项目教程

Embedditor 开源项目教程

1. 项目介绍

Embedditor 是一个开源的嵌入式预处理编辑器，旨在帮助用户像编辑 Microsoft Word 文档一样编辑 GPT / LLM 嵌入。通过 Embedditor，用户可以最大限度地利用向量搜索，同时显著降低嵌入和向量存储的成本。

主要功能

• 丰富的编辑界面：支持多种文件格式的上传，轻松合并和拆分块。
• 元数据和嵌入令牌编辑：一键编辑元数据和嵌入令牌。
• 排除噪声：自动过滤标点符号和停用词，减少向量化过程中的噪声。
• 图像和链接添加：支持在嵌入中添加图像和链接，增强搜索结果的可视化效果。
• 多种格式输出：支持将预处理后的嵌入文件保存为 .veml 或 .json 格式。

2. 项目快速启动

环境准备

• 确保已安装 PHP 和 Composer。
• 克隆项目仓库：

  git clone https://github.com/IngestAI/embedditor.git
  cd embedditor
  

配置环境

• 复制 .env.example 文件并重命名为 .env：

  cp .env.example .env
  

• 在 .env 文件中设置 OPENAI_API_KEY：

  OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
  

安装依赖

• 安装项目依赖：

  composer install
  

数据库设置

• 运行数据库迁移和种子文件：

  php artisan migrate
  php artisan db:seed
  

启动项目

• 启动项目：

  php artisan serve
  

• 访问项目：

  http://localhost:8000
  

3. 应用案例和最佳实践

案例1：文档搜索优化

• 场景：企业内部文档搜索系统。
• 实践：使用 Embedditor 对文档进行预处理，去除无用信息，提高搜索结果的相关性。

案例2：AI 聊天机器人

• 场景：基于 GPT 的聊天机器人。
• 实践：通过 Embedditor 优化嵌入，提升聊天机器人的响应速度和准确性。

最佳实践

• 数据预处理：在嵌入之前，使用 Embedditor 对数据进行预处理，去除噪声和无用信息。
• 多格式输出：根据需求选择合适的输出格式（如 .veml 或 .json），方便后续处理。

4. 典型生态项目

LangChain

• 介绍：LangChain 是一个用于构建语言模型应用的框架。
• 集成：Embedditor 的输出可以直接用于 LangChain，提升语言模型的性能。

Chromat

• 介绍：Chromat 是一个用于向量数据库管理的工具。
• 集成：Embedditor 的预处理功能可以与 Chromat 结合，优化向量数据库的存储和检索。

通过以上步骤，您可以快速上手 Embedditor 项目，并将其应用于各种 AI 和 LLM 相关的场景中。