使用GPT-4建構RAG系統

在這篇文章中，我們將使用OpenAI的GPT-4模型來構建一個進階的RAG系統。透過利用GPT-4的強大能力，我們可以生成更為精確的回答。

pip install openai langchain faiss-cpu

接下來，執行以下Python程式碼：

import os
from langchain.llms import OpenAI 
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings 
from langchain.vectorstores import FAISS 
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter 
from langchain.document_loaders import TextLoader 
from langchain.chains import RetrievalQA 

# 設定OpenAI API金鑰 
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的API金鑰" 

# 1. 準備知識庫 
loader = TextLoader("你的知識庫檔案路徑.txt") 
documents = loader.load() 

# 分割成小塊 
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0) 
texts = text_splitter.split_documents(documents) 

# 2. 創建向量儲存 
embeddings = OpenAIEmbeddings() 
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings) 

# 3. 準備GPT-4模型 
llm = OpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0.7) 

# 4. 建構RAG系統 
qa = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", retriever=vectorstore.as_retriever() ) 

# 5. 使用RAG系統 
def rag_response(query): 
	return qa.run(query) 

# 使用範例 
query = "請詳細說明台灣職棒的最新趨勢及其對社會的影響。" 
print(rag_response(query))