【LangChain】如何本地部署基于chatGPT的实时文档和表格数据的助手，在自己的数据上构建chatGPT
1 相关技术
（1）LangChain 是一个用于自然语言处理的 Python 库，它的目标是尝试简化自然语言处理任务，提高处理效率和准确性。
该库提供了一组易于使用的函数和工具，可以帮助你实现各种自然语言处理任务，例如语句分割、分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。与其它自然语言处理库相比，LangChain 更注重处理速度和准确性，并且支持多种自然语言的处理（包括中文、英文、日文等）。
（2）FAISS 是LangChain工具箱中的一个用于高效相似度搜索的 Python 库，它基于压缩和向量量化的算法实现了非常快速的相似度搜索。它特别适用于处理高维向量集合，例如图像、音频和自然语言处理中的向量表示等。
2 项目原理
首先读取pdf或者csv文件，使用LangChain的方法嵌入和矢量存储起来，称为Vectorstore。当用户提问新问题时，将当前新问题和之前的对话内容（上下文内容）整合成一个新的问题（Stanalone Question）,利用chatGPT中查找答案得到文本1，同时使用相似度匹配方法，从Vectorstore中获取相似的文本内容，得到文本2。最终是将文本1和文本2，再用chatGPT总结，得出最终的答案。
3 项目搭建
（1）安装环境
conda create -n chat python=3.9
（2）安装包
pip install streamlit streamlit_chat langchain openai faiss-cpu tiktoken -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
（3）下载源码
（4）安装依赖，如果报错，某个包有依赖问题，请先卸载这个包，重新安装一遍就可以。
cd Robby-chatbot
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
（5）配置OPENAI_API_KEY全局变量（非必要，可以在界面输入，配置后就不需要再界面输入）
Mac os或者LInux环境下，在~./bash_profile配置文件中配置
vim ~/.bash_profile
输入并保存退出，注意，“OPENAI_API_KEY=”中的 字母和等号之间是没有空格的。
export OPENAI_API_KEY= “你的key，从OenAI官网获取”
刷新配置生效
source ~./bash_profile
为了让以上变量永久生效，在~/.zshrc中配置以下内容
vim ~/.zshrc
在最后一行填入：source ~./bash_profile，再刷新文件
source ~/.zshrc
（6）修改源码中的部分代码
打开src/modules/utils.py中的
if os.path.exists(“.env”) and os.environ.get(“OPENAI_API_KEY”) is not None:
改为
if os.environ.get(“OPENAI_API_KEY”) is not None:
（6）运行项目
streamlit run src/robby_chatbot.py
此时加载自己的数据文件，就可以实现对当前数据集的数据进行提问。
目前的体验，相似度算法、token限制等问题，相似度匹配返回的文本再丢给GPT时，这过程中，是一个传统的相似度匹配算法过程，能力有限，并不能有效的去替代真正的用数据训练过的GPT。当提出的问题，在向量库中没有找到相似的内容时，最终的答案是无（有就是有，没有就是没有），不会像原始GPT一样，无论如何都会给出一个答案（甚至编造）。
