# 搭建基于知识库内容的机器人
如果你仅想要直接实践，可以看最后一部分实践，以及倒数第二部分限制与注意的地方。
### 简介[](https://learningprompt.wiki/docs/chatGPT/tutorial-extras/Build-AI-bots-based-on-knowledge-base-content#%E7%AE%80%E4%BB%8B)
这个想法，来源于我的个人需求，我连载了将近 100 期 newsletter，积累了很多内容，我希望将这些资料导入给 AI，然后 AI 能拿这些数据回答我的问题，甚至能给我一些写作建议等。
最早的时候，我尝试过非常笨的方法，就是在提问的时候，将我的 newsletter 文本传给 AI，它的 prompt 大概是这样的：
```
Please summarize the following sentences to make them easier to understand.
Text: """
My newsletter
"""
```
这个方法能用是能用，但目前 ChatGPT 有个非常大的限制，它限制了最大的 token 数是 4096，大约是 16000 多个字符，注意这个是请求 + 响应，实际请求总数并没那么多。换句话来说，我一次没法导入太多的内容给 ChatGPT（我的一篇 Newsletter 就有将近 5000 字），这个问题就一直卡了我很久，直到我看到了 [GPT Index](https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/) 的库，以及 [Lennys Newsletter](https://www.lennysnewsletter.com/p/i-built-a-lenny-chatbot-using-gpt) 的例子。
试了下，非常好用，而且步骤也很简单，即使你不懂编程也能轻易地按照步骤实现这个功能。
我稍稍优化了下例子的代码，并增加了一些原理介绍。希望大家能喜欢。
### 原理介绍[](https://learningprompt.wiki/docs/chatGPT/tutorial-extras/Build-AI-bots-based-on-knowledge-base-content#%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%BB%8B%E7%BB%8D)
其实我这个需求，在传统的机器人领域已经有现成方法，比如你应该看到不少电商客服产品，就有类似的功能，你说一句话，机器人就会回复你。
这种传统的机器人，通常是基于意图去回答人的问题。举个例子，我们构建了一个客服机器人，它的工作原理简单说来是这样的：
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，比如「忘记密码如何找回」「忘记密码怎么办」，然后这些样本问题都会有个答案「点击 A 按钮找回密码」，机器人会匹配最接近样本问题的意图，然后返回答案。
但这样有个问题，我们需要设置特别多的意图，比如「无法登录」、「忘记密码」、「登录错误」，虽然有可能都在描述一个事情，但我们需要设置三个意图、三组问题和答案。
虽然传统的机器人有不少限制，但这种传统方式，给了我们一些灵感。
我们好像可以用这个方法来解决限制 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：
比如还是上面的那个客服机器人的例子，当用户提问「忘记密码怎么办？」时，匹配到了「登录」相关的意图，接着匹配知识库中相同或相近意图的文档，比如「登录异常处理解决方案文档」，最后我们将这份文档传给 GPT-3，它再拿这个文档内容生成答案。
GPTIndex 这个库简单理解就是做上图左边的那个部分，它的工作原理是这这样的：
1. 创建知识库或文档索引
2. 找到最相关的索引
3. 最后将对应索引的内容给 GPT-3
### 限制与注意的地方[](https://learningprompt.wiki/docs/chatGPT/tutorial-extras/Build-AI-bots-based-on-knowledge-base-content#%E9%99%90%E5%88%B6%E4%B8%8E%E6%B3%A8%E6%84%8F%E7%9A%84%E5%9C%B0%E6%96%B9)
虽然这个方法解决了 token 限制的问题，但也有不少限制：
1. 当用户提一些比较模糊的问题时，匹配有可能错误，导致 GPT-3 拿到了错误的内容，最终生成了非常离谱的答案。
2. 当用户提问一些没有多少上下文的信息时，机器人有时会生成虚假信息。
所以如果你想用这个技术做客服机器人，建议你：
1. 通过一些引导问题来先明确用户的意图，就是类似传统客服机器人那样，搞几个按钮，先让用户点击（比如无法登录）。
2. 如果相似度太低，建议增加兜底的回答「很抱歉，我无法回答你的问题，你需要转为人工客服吗？」
### 实践[](https://learningprompt.wiki/docs/chatGPT/tutorial-extras/Build-AI-bots-based-on-knowledge-base-content#%E5%AE%9E%E8%B7%B5)
为了让大家更方便使用，我将代码放在了 Google Colab，你无需安装任何环境，只需要用浏览器打开这个： [代码文件](https://colab.research.google.com/drive/1Fr1hxYOG5lss9vbvZlaw-11wM2U6N7cQ)
BTW 你可以将其复制保存到自己的 Google Drive。
信息
收到不少朋友的反馈，说下面的按钮没法点击。下面只是截图，你需要打开这个[代码文件](https://colab.research.google.com/drive/1Fr1hxYOG5lss9vbvZlaw-11wM2U6N7cQ)进行操作。 另外，关于答案不符合预期的问题，主要还是向量匹配的问题，暂时没有解决方案。
#### 第一步：导入数据[](https://learningprompt.wiki/docs/chatGPT/tutorial-extras/Build-AI-bots-based-on-knowledge-base-content#%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%AD%A5%E5%AF%BC%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE)
导入的方法有两种，第一种是导入在线数据。
导入 GitHub 数据是个相对简单的方式。如果你是第一次使用，我建议你先用这个方法试试。点击下方代码前的播放按钮，就会运行这段代码。
运行完成后，会导入我写的几份 newsletter。如果你也想像我那样导入数据，只需要修改 clone 后面的链接地址即可。
第二种方法是导入离线数据。点击左侧的文件夹按钮（如果你没有登录，这一步会让你登录），然后点击下图标识 2 的上传按钮，上传文件即可。如果你要传多个文件，建议你先建一个文件夹，然后将文件都上传到该文件夹内。
#### 第二 & 三步：安装依赖库[](https://learningprompt.wiki/docs/chatGPT/tutorial-extras/Build-AI-bots-based-on-knowledge-base-content#%E7%AC%AC%E4%BA%8C--%E4%B8%89%E6%AD%A5%E5%AE%89%E8%A3%85%E4%BE%9D%E8%B5%96%E5%BA%93)
直接点击播放按钮即可。
不过第三步里，你可以尝试改下参数，你可以改：
1. **num\_ouputs ：**这个是设置最大的输出 token 数，越大，回答问题的时候，机器能回答的字就越多。
2. **Temperature：** 这个主要是控制模型生成结果的随机性。简而言之，温度越低，结果越确定，但也会越平凡或无趣。如果你想要得到一些出人意料的回答，不妨将这个参数调高一些。但如果你的场景是基于事实的场景，比如数据提取、FAQ 场景，此参数就最好调成 0。
其他参数不去管它就好，问题不大。
#### 第四步：设置 OpenAI API Key[](https://learningprompt.wiki/docs/chatGPT/tutorial-extras/Build-AI-bots-based-on-knowledge-base-content#%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E6%AD%A5%E8%AE%BE%E7%BD%AE-openai-api-key)
这个需要你登录 OpenAI（注意是 OpenAI 不是 ChatGPT），点击右上角的头像，点击 View API Keys，或者你[点击这个链接](https://platform.openai.com/account/api-keys)也可以直接访问。然后点击「Create New Secret Key」，然后复制那个 Key 并粘贴到文档里即可。
#### 第五步：构建索引[](https://learningprompt.wiki/docs/chatGPT/tutorial-extras/Build-AI-bots-based-on-knowledge-base-content#%E7%AC%AC%E4%BA%94%E6%AD%A5%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%B4%A2%E5%BC%95)
这一步程序会将第一步导入的数据都跑一遍，并使用 OpenAI 的 embedings API。如果第一步你上传了自己的数据，只需要将 ' ' 里的 Jimmy-Newsletter-Corpus 修改为你上传的文件夹名称即可。
**注意：**
* 这一步会耗费你的 OpenAI 的 Credit，1000 个 token 的价格是 $0.02，运行以下代码前需要注意你的账号里是否还有钱。
* 如果你用的 OpenAI 账号是个免费账号，你有可能会遇到频率警告，此时可以等一等再运行下方代码（另外你的导入的知识库数据太多，也会触发）。解除这个限制，最好的方式是在你的 OpenAI 账号的 Billing 页面里绑定信用卡。如何绑卡，需要各位自行搜索。
#### 第六步：提问[](https://learningprompt.wiki/docs/chatGPT/tutorial-extras/Build-AI-bots-based-on-knowledge-base-content#%E7%AC%AC%E5%85%AD%E6%AD%A5%E6%8F%90%E9%97%AE)
这一步你就可以试试提问了，如果你在第一步导入的是我预设的数据，你可以试试问以下问题：
* Issue 90 主要讲了什么什么内容？
* 推荐一本跟 Issue 90 里提到的书类似的书
如果你导入的是自己的资料，也可以问以下几个类型的问题：
* 总结
* 提问
* 信息提取