我讓 ChatGPT 化身爲全知全能的文檔小助理,啥姿勢她都會......

ChatGPT 雖然只是一個對話型人工智能,但已經震驚了全世界,有人甚至認爲人工智能的奇點已經到來。未來一定會有很多人失業,從工業革命開始,每出現一次重大的技術變革,就必然會有一批人失業,我們要直面現實,承認自己的工作會被 AI 代替,你逃避也罷,無視也罷,都沒有用,改變不了事實。

雖然目前網上基於 ChatGPT 的產品已經琳琅滿目,但很多人還是覺得 ChatGPT 對自己的生活並沒有產生多大的影響。但是你忽略了一個事實,ChatGPT 才問世幾個月而已,基於 ChatGPT 的應用場景目前還在探索中,很多場景還是把 ChatGPT 當成一個玩具,所以對大家的工作和生活並沒有產生重大的影響。

現在我們來想象一個場景,假設有這樣一個機器人,它對某個開源項目文檔的內容瞭如指掌,就像一個全知全能的神,你對這個產品的使用有任何疑問,都可以直接問它,它會立刻給你一個準確的答案,這會不會徹底改變你的項目文檔使用體驗?

現在開源項目的標配都有微信羣和 Slack 羣或者 Discord 羣,你把這個全知全能的神接入這些社羣,任何人的任何問題都可以得到及時有效的回覆,這該有多爽?

你再想想我們之前都是怎麼使用項目文檔的,有的文檔會提供一個搜索框,你可以直接通過關鍵詞進行搜索,它會給你呈現一大堆跟你的關鍵詞相關的內容,但是究竟這些內容是不是你想要的,你需要自己一個一個點開鏈接去看一看,找一找,這個篩選和判斷過程非常浪費時間和精力。

還有的項目文檔更慘,連搜索功能都沒有,你需要自己根據目錄去判斷哪個章節可能有你想要的內容,體驗更糟。。。

現在我告訴你還真有這樣一個機器人,它大大簡化了在項目文檔中尋找信息的過程。由於它集成了強大的 ChatGPT,開發人員可以輕鬆地提出文檔涉及的相關項目的問題,並及時得到準確的答案,讓你告別耗時的手動搜索。它就是 DocsGPT!!

項目地址:https://github.com/arc53/DocsGPT

我 Fork 了該項目,並將 Web 界面語言改成了中文,英文不太給力的同學可以直接使用我的項目🐶 https://github.com/yangchuansheng/DocsGPT

使用起來非常簡單,首先在瀏覽器中輸入訪問地址 https://docsgpt.icloudnative.io/ 打開 Web 界面,然後輸入自己的 OpenAI API Key:

你可以選擇特定的文檔來進行提問,比如我這裏選擇了 Pandas:

默認只支持部分文檔,包含 pandas、langchain、python 等。

但是我們可以通過訓練其他文檔來使它支持任意文檔。以我的中文版 DocsGPT 爲例,我就拿它訓練了一個讓前端能夠搞全棧的神奇的工具 laf

有搞雲開發的,有可能知道 Unicloud。laf 就是類似 Unicloud 的東西,也是一個一體化的開發平臺。

說簡單點,讓前端搞後端,那麼需要几几樣東西,首先就是存放東西的數據庫,還有就是用來存放圖片文件的文件存儲,最後就是前端要去調用後端服務的接口。

這三件套,laf 平臺都集成了,大大降低了門檻,只要你懂 js,就可以去寫後端的業務了,其他都不用你操心。

這是 laf 的官方文檔:https://www.lafyun.com/

文檔的 GitHub 鏈接在這裏:https://github.com/labring/laf/tree/main/docs

我要做的事情很簡單,先把 DocsGPT 和 laf 項目 clone 到本地,然後進入 DocsGPT 項目的 scripts 目錄,新建目錄 inputs,再將 laf 項目中的 docs 目錄複製到 inputs 目錄下。

接下來需要在 scripts 目錄下創建一個文件 .env,輸入以下內容:

OPENAI_API_KEY=<your-api-key>

請將 <your-api-key> 替換成你的 OpenAI API Key。

最終執行以下命令就會開始訓練:

$ python ingest.py ingest

訓練完成後,會生成兩個文件:index.faissindex.pkl。將這兩個文件移動到 application 目錄即可完工。

最後按照正常的步驟啓動 DocsGPT 即可。

爲了方便大家快速部署,我還構建了 Docker 鏡像,可以直接通過以下命令部署:

$ docker run -d --name docsgpt ghcr.io/yangchuansheng/docsgpt:zh-cn

同時我還提供了一個 Demo 頁面,想直接體驗的同學可以訪問 Demo 頁面:https://docsgpt.icloudnative.io/

注意:如果出現異常(比如機器人沒有迴應),可以清空頁面緩存重試。

一個全知全能的 laf 小助理就這樣誕生了,爽不爽?

未來我們會嘗試將其接入微信羣和 Discord 羣組,對 laf 感興趣的同學歡迎加入我們的微信羣或者 Discord 羣組靜靜等待:

  • Discord 羣組鏈接:https://discord.gg/pSVfU7u5
  • wx 羣:添加我的個人 wx:cloud-native-yang,然後給我發送暗號:laf
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