基于OpenAI Function Call和GitHub的开源项目搜索(openai function call github)

ChatGPT账号购买平台发布时间：2024-03-04 浏览量：2

基于OpenAI Function Call 结合Lucene实现本地化的知识搜索

在现今大数据时期，人们面临着海量的信息，如何高效地获得并利用这些信息成了一项重要的技能。而针对特定问题的知识搜索更是一种常见的需求。本文将介绍如何利用OpenAI Function Call和Lucene结合起来，实现一个本地化的知识搜素系统。

OpenAI Function Call简介

OpenAI Function Call是一种基于OpenAI API的功能调用方法。通过使用OpenAI Function Call，我们可以通过聊天模型来调用自定义函数，并将返回结果嵌入到聊天响应中。

这样，我们就能够利用OpenAI的强大语言生成能力和本地函数的特定功能，来构建更加智能和个性化的利用。

OpenAI Function Call提供了一种灵活的接口，使得我们能够通过聊天模型来调用本地函数，并获得特定问题的答案。

Lucene简介

Lucene是一个全文检索引擎库，由Java编写，广泛利用于搜索引擎、电子邮件、数据库等各种利用领域。

Lucene提供了强大的搜索和排序功能，其基本原理是通过建立索引来高效地检索大量的文本数据。

我们可以利用Lucene的索引和搜索功能，将OpenAI Function Call的返回结果与本地知识库进行匹配，从而实现更加精准的知识搜索。

使用OpenAI Function Call结合Lucene实现知识搜索的步骤

准备本地知识库

首先，我们需要准备一个本地的知识库，用于存储我们想要搜索的知识。

可使用Lucene的索引功能将知识库构建成一个索引文件，以便快速地进行搜索。

定义问题和函数

接下来，我们需要定义问题和相应的函数。

问题是用户输入的需要搜索的知识，函数是我们用来处理问题并返回结果的逻辑。

可使用OpenAI Function Call来定义问题和函数，并将其组合成一个调用序列。

利用OpenAI API调用函数

通过OpenAI API调用函数，将问题和函数传递给聊天模型，并获得到返回的函数调用结果。

这个结果多是一个文本字符串，也多是一个结构化的数据对象。

使用Lucene进行知识搜索

将OpenAI Function Call的返回结果与本地知识库进行匹配，并利用Lucene的搜索功能找到最相关的知识。

可使用Lucene的查询语法，对知识库进行灵活和高效的搜索。

返回搜索结果

最后，将搜索结果返回给用户。

可以将搜索结果展现为一个列表，按相关性进行排序，并提供更多详细信息的链接。

案例展现

下面是一个简单的示例，展现了如何利用OpenAI Function Call结合Lucene实现本地化的知识搜索。

问题：怎样使用OpenAI Function Call结合Lucene实现本地化的知识搜索？

函数：搜索函数(query, index)

调用序列：[{“name”: “搜索函数”, “inputs”: {“query”: “怎样使用OpenAI Function Call结合Lucene实现本地化的知识搜索？”, “index”: “知识库索引文件”}}]

调用结果：{“results”: [“Lucene是一个全文检索引擎库，可以通过建立索引来高效地检索大量的文本数据。你可以利用Lucene的搜索功能，将OpenAI Function Call的返回结果与本地知识库进行匹配，从而实现更加精准的知识搜索。”]}

搜索结果：[“Lucene是一个全文检索引擎库，可以通过建立索引来高效地检索大量的文本数据。你可以利用Lucene的搜索功能，将OpenAI Function Call的返回结果与本地知识库进行匹配，从而实现更加精准的知识搜索。”]

在这个示例中，我们定义了一个名为”搜索函数”的函数，它接受两个参数：”query”和”index”。

通过将问题和函数传递给OpenAI API，我们得到了一个函数调用的结果。

然后，我们将这个结果与本地知识库进行匹配，利用Lucene的搜索功能找到最相关的知识。

最后，我们将搜索结果返回给用户。

总结

本文介绍了如何利用OpenAI Function Call结合Lucene实现本地化的知识搜索。

通过将OpenAI的语言生成能力和本地函数的特定功能结合起来，我们可以构建更加智能和个性化的利用。

使用Lucene的索引和搜索功能，我们可以实现更加精准和高效的知识搜索。

希望本文对你理解和利用OpenAI Function Call和Lucene有所帮助。

openai function call github的常见问答Q&A

问题1：OpenAI Function Call 和 Lucene 是甚么？

答案：OpenAI Function Call 是一种由OpenAI提供的功能，它允许开发者利用对话式模型（如ChatGPT）与外部函数进行交互。而Lucene是一个开源文本搜索引擎库，它可以用于创建本地化的知识库，并提供高效的信息检索功能。

子点1：OpenAI Function Call 的特点和用处

OpenAI Function Call 提供了以下特点和用处：

通过与外部函数的结合，可以扩大对话式模型的功能。
可以实现一些复杂的任务，例如查询数据库、调用API、履行本地计算等。
可以通过对函数的调用，将模型的能力与外部知识库结合起来，提供更加精准和全面的回答。

子点2：Lucene 的功能和优势

Lucene 提供了以下功能和优势：

作为一个文本搜索引擎库，Lucene 可以创建本地化的知识库，并提供高效的信息检索功能。
Lucene 支持全文搜索、分词、过滤等多种检索方式，可以处理大范围的文本数据。
Lucene 还提供了各种搜索算法和优化策略，可以根据需求进行配置和调剂，提高搜索的效力和准确性。

问题2：OpenAI Function Call 和 Lucene 如何结合实现本地化的知识搜索？

答案：要实现本地化的知识搜索，可以通过将 OpenAI Function Call 和 Lucene 结合起来进行操作：

1. 首先，利用 Lucene 建立一个本地的知识库，将需要搜索的文本数据进行索引和存储。

2. 对用户的查询要求，可以先通过 Lucene 进行搜索，获得到与查询条件匹配的文档。

3. 然后，利用 OpenAI Function Call 调用对话式模型（如ChatGPT），将用户的查询要求作为对话的一部份发送给模型。

4. 在模型的回复中，可以通过对函数的调用，将模型的回答与本地知识库的内容结合起来，组合成终究的回答。

5. 最后，将全部回答返回给用户。

子点1：Lucene 的索引和搜索进程

Lucene 的索引和搜索进程包括以下步骤：

创建索引：将待搜索的文本数据进行分析、分词，并将分词结果建立索引。
搜索要求：用户提交搜索要求，输入查询条件。
查询解析：解析查询条件，将其转化为一个查询对象。
搜索匹配：根据查询对象，在索引中匹配符合查询条件的文档。
结果排序：根据匹配程度和排序规则，对搜索结果进行排序。

子点2：OpenAI Function Call 的使用示例

以下是使用 OpenAI Function Call 和 Lucene 结合实现本地化的知识搜索的示例代码：

import lucene

# 初始化 Lucene
lucene.initVM()

# 建立 Lucene 索引
index = lucene.IndexWriter(dir)
doc = lucene.Document()
doc.add(lucene.Field("content", "example content", lucene.Field.Store.YES, lucene.Field.Index.ANALYZED))
index.addDocument(doc)
index.close()

# 调用 OpenAI Function
function_call = openai.FunctionCall(name="search", inputs={"query": "example query"})
response = openai.ChatCompletion.create(model="chatgpt", messages=[function_call])

# 处理 OpenAI Function 的回复
answer = response.choices[⑴].message.content

# 返回终究的回答
return answer