【源码】基于Python和OpenAI的语义检索增强问答系统

项目简介

本项目是基于Python和OpenAI构建的语义检索增强问答系统。它将生成式模型（如GPT或GLM）与语义检索技术（如Elasticsearch和Pinecone）相结合，旨在为用户提供高效且准确的问答服务。通过语义检索和生成式模型的协同工作，系统能生成与查询相关的个性化回答，还支持多轮对话。

项目的主要特性和功能

1. 语义检索增强：运用Elasticsearch和Pinecone等索引工具对文档进行语义索引，支持基于语义的查询与检索。
2. 生成式模型：集成OpenAI的GPT（或GLM）模型，用于生成与查询相关的答案和上下文。
3. 高效查询：借助索引工具，可高效查询和检索与查询相关的文档和段落。
4. 个性化回答：结合生成式模型，生成与查询相关的个性化回答，提升用户体验。
5. 多轮对话支持：支持多轮对话，利用上下文信息生成更准确的回答。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装Python环境（推荐Python 3.8或更高版本）。
• 安装必要的库，如requests、fastapi、pandas、jieba等。
• 准备必要的模型文件、索引文件和数据文件。

2. 数据准备

• 构建vault字典和文档索引。
• 准备训练模型和索引所需的文档库。

3. 索引构建

使用build_opensearch_index.py或pinecone_index_builder.py等脚本构建OpenSearch或Pinecone索引。

4. 模型加载

加载OpenAI的GPT（或GLM）模型。

5. 服务器启动

运行app.py或app2.py/app3.py等脚本启动服务器。

6. 客户端访问

通过HTTP请求访问/query端点，获取答案和上下文。

7. 评估与测试

使用ragas_eval.py等脚本对系统进行评估和测试。

8. 调试与优化

根据实际需求进行调试和优化，如修改模型参数、优化索引构建等。

注意事项

• 确保正确配置API密钥和服务器地址。
• 在生产环境中，确保服务器的安全性，如使用HTTPS、验证API密钥等。
• 根据实际数据量调整索引构建和查询策略，优化性能。

下载地址

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