距离上篇文章《低代码xChatGPT，五步搭建AI聊天机器人》已经过去3个多月，收到了很多小伙伴的关注和反馈，也帮助很多朋友快速低成本搭建了ChatGPT聊天应用，未曾想这一段时间GPT热度只增不减，加上最近国内外各种LLM、文生图多模态模型密集发布，开发者们也有了更高的要求。比如如何训练一个自己的GPT应用，如何结合GPT和所在的专业领域知识来搭建AI应用，像心理咨询助手、个人知识库助手等，看目前网上这方面资料还不多，今天我们就来抛个砖试试。
目前的预训练方式主要如下几种：
- 基于OpenAI的官方LLM模型，进行fine-tune（费用高，耗时长）
- 基于开源的Alpaca.cpp本地模型（目前可在本地消费级显卡跑起来，对自己硬件有信心也可以试试）
- 通过向量数据库上下文关联（轻量级，费用可控，速度快，包括昨天OPENAI官方昨天刚放出来的示例插件chatgpt-retrieval-plugin，也采用的这种方式）
低代码实现的AI问答机器人效果如下：
这次还是用腾讯云微搭低代码作为应用搭建平台，来介绍如何快速搭建一个垂直领域的知识库GPT问答机器人，今天的教程尽量避开了各种黑科技的封装库(没有Langchain/Supabase/PineconeSDK全家桶)，尝试从最基本的实现原理来展开介绍，尽量让大家知其所以然。新手开发者也可以试试，与其看各种GPT热闹，不如Make your hands dirty
一、准备工作
在开始搭建垂直知识库的问答机器人前，你需要做以下准备：
- 微信小程序账号：如果您还没有微信小程序账号，可以在微信公众平台注册（如果没有小程序，也可以发布为移动端H5应用）
- 开通腾讯云微搭低代码：微搭低代码是腾讯云官方推出的一款低代码开发工具，可以直接访问腾讯云微搭官网免费开通注册
- OpenAI账号：OpenAI账号注册也是免费的，不过OpenAI有地域限制，网上方法很多在此不赘述。注册成功后，可以登录OpenAI的个人中心来获取
API KEY - 一个支持向量匹配的数据库（本文以开源的
PostgreSQL为例，你也可以使用Redis，或者NPM的HNSWlib包）
关于向量数据库，目前可选择的方式有好几种，可以使用PostgreSQL安装vector向量扩展，也可以使用Redis的Vector Similarity Search，还可以直接云函数使用HNSWLib库，甚至自行diy一个简单的基于文件系统的余弦相似度向量数据库，文末的 github/lowcode.ai 也有简单示例代码，仅做参考交流不建议在生产环境使用。
本教程适用人群和应用类型：
- 适用人群：有前后端基础的开发者（有一定技术背景的非开发者也可以体验）
- 应用类型：小程序 或 H5应用（基于微搭一码多端特性，可以发布为Web应用，点击原文链接可体验作者基于微搭搭建的文档GPT机器人）
二、搭建聊天机器人界面
如何使用低代码进行界面搭建的详细过程，在之前的文章中《低代码xChatGPT，五步搭建AI聊天机器人》已经有过详细的教程介绍，这里就不再继续展开。
另外，大家也可以使用微搭官方的聊天模板，这样的话界面这一步直接跳过，开箱即用，附微搭低代码GPT聊天应用模板地址
完成界面配置之后，大家重点关注下图中页面设计模块的”发送“按钮的事件配置即可，在后续会提到。
三、配置后端逻辑
与之前机器人的实现直接调用远程API不同，这次由于需要针对专业的领域知识进行预处理以及向量化，重点会涉及3个部分：
读取待训练的文档数据并进行向量化，之后存入向量数据库
通过query的向量化结果与数据库向量进行相似度匹配，并返回关联文本结果
结合返回的关联文本和query来构建上下文生成prompt
可以通过下图了解向量搜索实现GPT Context的大致原理：
由上图可见，主要是两个处理流程，一个文档数据的向量化预处理，一个是查询时的向量匹配和Context构造处理，这两个处理我们都可以使用__腾讯云低代码的云函数__来实现（当然第一步的预处理也可以在本地电脑完成）
1. 将知识库文档数据向量化
首先，将所需要的预处理的知识库内容放在某个目录下，遍历知识库目录下的所有文档文件（本文文件格式以markdown为例），将文本分块后结构化存储在本地json文件。
如果数据量小，分块后的结构化数据也可以直接放在内存中，本地化json主要便于在大量文本预处理时，遇到网络等异常时，能够在断点处重启预处理
关键代码如下：
本教程涉及的完整代码已放到https://github.com/enimo/lowcode.ai中，可按需下载试验，也可直接上传到微搭低代码的云函数中运行）
function splitDocuments(files, chunkSize) {
let docSize = chunkSize || 1000;
let textString = '';
let index = 0;
let documents = [];
for(let i = 0, len = files.length; i < len; i++) {
if(files[i] && files[i].content) {
textString = files[i].content;
}
else {
textString = fs.readFileSync(files[i], "utf8");
}
textString = textString.replace(/\n|\r/g, " ").replace(/<.*?>/g,"")
let start = 0;
while (start < textString.length) {
const end = start + docSize;
const chunk = textString.slice(start, end);
documents.push({ docIndex: index++, fileIndex: files[i].fileIndex, filename: files[i].filename || files[i], content: chunk });
start = end;
}
}
fs.writeFileSync("./docstore.json", JSON.stringify(documents));
return documents;
}
上述代码用途主要是在得到遍历后的文件路径数组files后，对文件进行切块处理，分块大小可按需调整，一般建议在1000~2000之间（切换主要为兼容GPT API的单次token限制及成本控制）
其次，对分块的文本进行向量化并存入向量数据库，关键代码如下：
async function initVector(sql, docs){
const maxElements = docs.length || 500; // 最多处理500个
for (let j = 0; j < maxElements; j++ ) {
const input = docs[j].content;
const filename = docs[j].filename;
const fileIndex = docs[j].fileIndex
const docIndex = docs[j].docIndex
// 通过根据训练日志返回断点docIndex，调整 docIndex 的值，确保从断点继续向量化
if(docIndex >= 0 && docIndex < 1000 ){
log("start embedding fileIndex: ", fileIndex, 'docIndex: ', docIndex, "filename:", filename);
const embedding = await embedding(input);
const embeddingArr = "[" + embedding + "]";
const metadata = { filename, "doclength": maxElements, index: j };
const insertRet = await sql`
INSERT INTO documents ( content, appcode, metadata, embedding )
VALUES
( ${input}, 'wedadoc', ${metadata}, ${embeddingArr} )`
await delay(1000); // 如果embedding API并发请求限制，可设置随机数sleep
}
else {
continue;
}
}
return true;
}
上述文本向量化的存储过程中，涉及到调用OpenAI的embedding模型进行向量转化，这里使用text-embedding-ada-002模型（这个文本向量化过程也可以不使用OpenAI的官方模型，有部分开源模型可代替）
async function embedding (text) {
const raw_text = text.replace(/\n|\r/g, " ");
const embeddingResponse = await fetch(
OPENAI_URL + "/v1/embeddings",
{
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${OPENAI_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
input: raw_text,
model: "text-embedding-ada-002"
})
}
);
const embeddingData = await embeddingResponse.json();
const [{ embedding }] = embeddingData.data;
log({embedding});
return embedding;
}
以上，一个文档知识库的向量化预处理就基本完成了，接下来看看怎么实现基于query的搜索逻辑。
2. 实现query的向量化搜索
我们在上一步中已经完成了文本数据的向量化存储。接下来，可以基于用户提交的query来进行相似度搜索，关键代码如下:
async function searchKnn(question, k, sql){
const embedding = await embedding(question);
const embeddingArr = "[" + embedding + "]";
const result = await sql`SELECT * FROM match_documents(${embeddingArr},'wedadoc', 0.1, ${k})`
return result;
}
上述代码将query同样转化为向量后，再去上一步向量化后的数据库中进行相似搜索，得到最终与query最匹配的上下文，其中有一个预定义的SQL函数match_documents，主要用作文本向量的匹配搜索，具体会在后面介绍，在 github/lowcode.ai 中也有详细的定义和说明。
最后，我们工具拿到的搜索返回值，来构造GPT 3.5接口的prompt上下文，关键代码如下：
async function getChatGPT (query, documents){
let contextText = "";
if (documents) {
for (let i = 0; i < documents.length; i++) {
const document = documents[i];
const content = document.content;
const url = encodeURI(document.metadata['filename']);
contextText += `${content.trim()}\n SOURCE: ${url}\n---\n`;
}
}
const systemContent = `You are a helpful assistant. When given CONTEXT you answer questions using only that information,and you always format your output in markdown. `;
const userMessage = `CONTEXT:
${contextText}
USER QUESTION:
${query}`;
const messages = [
{
role: "system",
content: systemContent
},
{
role: "user",
content: userMessage
}
];
const chatResponse = await fetch(
OPENAI_URL + "/v1/chat/completions",
{
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${OPENAI_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": messages,
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000,
})
}
);
return await chatResponse.json();
}
上述代码中核心是上下文的构造，由于GPT3.5之后的接口，支持指定role，可以将相关系统角色的prompt放在了systemContent中，至于/v1/chat/completions接口入参说明由于之前的文章中有过介绍，这里也不赘述，有任何疑问大家也可以关注「漫话开发者」公众号留言询问。
以上，query的搜索部分完成了，到此所有后端接口的核心逻辑也都完成了，可以看到几个关键流程的实现是不是很简单呢。
3. 将所涉及代码部署到微搭低代码的云函数中
完成后端代码开发后，接下来就是把相应的运行代码部署到微搭低代码的云函数中，综上可知，主要是两部分的后端代码，一部分文档的向量化并入库（这部分本地Node环境运行亦可），另一部分就是实现搜索词匹配构建prompt后调用GPT接口查询了。
微搭低代码的云函数入口，可以在数据源->APIs->云函数中找到，如下图所示：
如果第一次使用云函数，需要点击图中链接跳转到云开发云函数中进行云函数的新建，如下图所示：
新建完成后，点击进入云函数详情页，选择”函数代码“Tab，然后在下面的提交方法下拉框中选择”本地上传ZIP包“即可上传前面完成的后端逻辑代码，也可以直接下载 github/lowcode.ai 打包后上传。上传成功后，第一次保存别忘了点击”保存并安装依赖“来安装对应的npm包。
在完成云函数新建和代码上传后，回到上一步的微搭数据源APIs界面中刷新页面，即可看到刚刚新建好的云函数openai，选中该云函数，并按要求正确填写对应的出入参结构，测试方法效果并保存后，即可在第一章的前端界面”发送“按钮中绑定调用数据源事件进行调用了。
4. 完成开发联调，发布应用
完成上述后端逻辑以及云函数配置后，可以切到编辑器的页面设计模块，回到第一章的界面设计来进行事件的配置，完成后点击编辑器右上角的“发布”按钮，可以选择发布到你已绑定的小程序，也可以直接发布Web端H5/PC应用。
至此，一个垂直知识库的AI问答机器人应用基本就搭建完成了。
四、附录说明
1 数据库PostgreSQL的初始化
本文中采用的PostgreSQL作为向量数据库，其中涉及到的建表结构定义参考如下：
create table documents (
id bigserial primary key,
content text, -- corresponds to Document.pageContent
metadata json, -- corresponds to Document.metadata
embedding vector(1536) -- 1536 works for OpenAI embeddings, change if needed
);
涉及的SQL函数match_documents的定义参考如下，其中query_embedding表示query关键词的向量值，similarity_threshold表示相似度，一般情况下要求不低于0.1，数值越低相似度也越低，match_count表示匹配后的返回条数，一般情况下2条左右，取决于前文的分块chunk定义大小。
create or replace function match_documents (
query_embedding vector(1536),
similarity_threshold float,
match_count int
)
returns table (
id bigint,
content text,
metadata json,
similarity float
)
language plpgsql
as $$
begin
return query
select
documents.id,
documents.content,
documents.metadata,
1 - (documents.embedding <=> query_embedding) as similarity
from documents
where 1 - (documents.embedding <=> query_embedding) > similarity_threshold
order by documents.embedding <=> query_embedding
limit match_count;
end;
$$;
所有上述的内容数据库SQL schema以及部分训练备用文本数据都已经放到github，大家可以关注定期更新，按需采用: github/lowcode.ai
2 体验试用
可以通过Web端体验作者搭建的Web版文档机器人，同时得益于微搭低代码的一码多端，同步发布了一个小程序版本，大家可以扫码体验。
由于目前自建向量库的性能局限以及有限的预处理文档数据，响应可能比较慢，准确性偶尔也会差强人意，还请各位看官谅解，抽时间再持续优化了，本文还是以技术方案的探讨交流为主。
3 最后
通过本教程的介绍，你已经基本熟悉了如何使用微搭低代码快速搭建垂直知识库的AI问答机器人了，有任何疑问可以关注公众号「漫话开发者」留言咨询。
用低代码创建一个GPT的聊天应用很简单，实现一个垂直领域的AI问答应用也不难。未来不管被AI替代也好，新的开发者时代来了，先动手试试，make your hands dirty first, enjoy~
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