一、准备工作
OpenAI_API_3">1. 注册OpenAI API
首先,注册OpenAI并获取API密钥。
2. 环境配置
安装必要的Python库:
pip install openai faiss-cpu sentence-transformers flask
二、设计系统架构
整个系统将包括以下几个部分:
- 前端:用户输入问题和上传文件的界面。
- 后端:处理用户请求,调用OpenAI API,返回答案。
- 向量数据库:存储和检索文档向量。
三、实现步骤
步骤1:初始化向量数据库和文档
1. 创建一个示例文档库,并将其转换为向量,存储在Faiss向量数据库中。
import faiss
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np# 初始化Sentence-BERT模型
model = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2')# 示例文档列表
documents = ["合同法规定了合同双方的权利和义务...","在合同纠纷中,可以采取调解、仲裁和诉讼等方式...","根据最新的法律修订,合同违约的处理方式包括赔偿损失..."
]# 将文档转换为向量
doc_embeddings = model.encode(documents)# 创建Faiss索引
index = faiss.IndexFlatL2(doc_embeddings.shape[1])
index.add(np.array(doc_embeddings))# 保存文档和其对应的索引
doc_store = {i: doc for i, doc in enumerate(documents)}
2. 检索相关文档
def search_documents(query, model, index, doc_store, top_k=3):# 将查询转换为向量query_embedding = model.encode([query])# 检索最相似的文档distances, indices = index.search(np.array(query_embedding), top_k)# 提取相关文档relevant_docs = [doc_store[idx] for idx in indices[0]]return relevant_docs# 示例查询
query = "如何处理合同纠纷?"
relevant_docs = search_documents(query