AI說書 - 從0開始 - 330 | Embedding Based Search 添加知識庫

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。

回顧目前有的素材：

• AI說書 - 從0開始 - 327 | Embedding Based Search 問答系統前置作業
• AI說書 - 從0開始 - 328 | Embedding Based Search 選擇模型
• AI說書 - 從0開始 - 329 | Embedding Based Search GPT 的回答

在 AI說書 - 從0開始 - 329 | Embedding Based Search GPT 的回答 中，面臨到 GPT 訓練資料無法回答的問題 (問的問題超過訓練資料截止時間)，以下來添加額外知識庫，資料來源為：https://en.wikipedia.org/wiki/Curling_at_the_2022_Winter_Olympics

wikipedia_article_on_curling = """Curling at the 2022 Winter Olympics...

然後以上述資料為知識，重新詢問 GPT 模型：

query = f"""Use the below article on the 2022 Winter Olympics to answer the subsequent question. If the answer cannot be found, write "I don't know."

Article:
\"\"\"
{wikipedia_article_on_curling}
\"\"\"

Question: Which athletes won the gold medal in curling at the 2022 Winter Olympics?"""



response = client.chat.completions.create(messages = [{'role': 'system', 'content': 'You answer questions about the 2022 Winter Olympics.'},
                                                      {'role': 'user', 'content': query}],
                                          model = GPT_MODEL,
                                          temperature = 0)
                                          
print(response.choices[0].message.content)