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How to Use ChatGPT With Custom Data Using Python?(vectorstoreindexcreator openai key)

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使用OpenAI密钥创建矢量存储索引：将您的想法转化为实用利用！

通过本文，您将了解怎样使用OpenAI密钥创建矢量存储索引，将您的想法转化为实用的利用程序。我们将介绍VectorstoreIndexCreator的概述，指点您怎样设置OpenAI API密钥，并将其添加到VectorstoreIndexCreator中。我们还将讨论怎样使用LangChain和OpenAI构建嵌入向量，并使用训练好的GPT语言模型回答用户提供的数据相关问题。最后，我们将介绍怎样添加OpenAI和Pinecone密钥，并配置VectorstoreIndexCreator以实现高效的数据查询和获得。

I. 介绍

A. VectorstoreIndexCreator简介

VectorstoreIndexCreator是用于创建索引以进行文本查询的组件。它利用矢量存储技术，将文本数据转化为向量表示情势。通过将文本转化为向量表示，我们可以通过计算两个向量之间的类似度来进行高效的匹配和查询。

B. 使用OpenAI密钥

OpenAI密钥是用于访问OpenAI API的凭证。为了能够在代码中直接使用OpenAI功能，我们需要设置OpenAI密钥作为环境变量，以便在使用VectorstoreIndexCreator时进行验证。

II. 设置OpenAI API密钥

A. 获得OpenAI API密钥

要获得OpenAI API密钥，您可以在OpenAI官网上注册并获得。API密钥是访问OpenAI的文本生成和自然语言处理功能的凭证。

B. 将API密钥添加到VectorstoreIndexCreator

为了能够在代码中使用OpenAI功能，我们需要在代码中引入OpenAI库并设置API密钥。确保正确地将API密钥添加到VectorstoreIndexCreator中，以实现对OpenAI功能的访问。

III. 使用LangChain和OpenAI构建嵌入向量

A. 嵌入向量简介

嵌入向量是将文本转化为向量表示情势的一种技术。通过将文本转化为嵌入向量，我们可以将语义信息编码为向量空间中的位置关系，从而实现对文本的语义匹配和类似度计算。

B. 添加OpenAI API密钥

在使用LangChain和OpenAI构建嵌入向量之前，我们需要在代码中添加OpenAI API密钥。这样可以在使用LangChain和OpenAI构建嵌入向量时进行验证，并取得对OpenAI功能的访问。

IV. 使用LangChain和OpenAI进行问答任务

A. 训练GPT语言模型

使用LangChain和OpenAI，我们可以训练一个强大的GPT语言模型。该语言模型可以回答用户提供的数据相关问题。通过训练该语言模型，我们可以为用户提供准确和高质量的问答服务。

B. 构建VectorstoreIndexCreator索引

使用Markdown模块从LangChain中引入VectorstoreIndexCreator，并利用它创建索引。通过创建索引，我们可以实现对数据的高效查询和获得，从而提高用户体验。

V. 添加OpenAI和Pinecone密钥

A. 准备工作

为了能够使用OpenAI和Pinecone功能，我们需要准备工作。首先，创建一个.env文件，然后在文件中添加您的OpenAI和Pinecone密钥。

B. VectorstoreIndexCreator配置

VectorstoreIndexCreator将从.env文件中读取OpenAI和Pinecone密钥。这些密钥将用于访问和操作VectorstoreIndexCreator的功能，从而实现高效的数据查询和获得。

vectorstoreindexcreator openai key的进一步展开说明

进一步展开说明：

以下是使用Python和ChatGPT处理自己的数据的步骤：

第一步：创建OpenAI API Key

首先，需要为OpenAI创建一个API密钥。创建API密钥后，请将其存储在某个地方，由于在第三步中需要将其设置为环境变量，或根据操作系统的区别，您可以将其直接添加为环境变量。

请注意，您将需要设置一个付费的OpenAI帐户才能使用API。如果您只是想尝试使用它，本钱非常低。另外，您还可以设置使用限制，以控制支出不超越预算。

如果您担心OpenAI可能怎样使用您提供的数据，请浏览OpenAI数据使用政策。作为另外一种选择，您也能够使用Azure OpenAI版本。

第二步：安装所需的Python包

在这一步中，您需要安装LangChain（或其他类似的语言模型框架）和OpenAI Python包：

$ pip install langchain $ pip install openai

如果您遇到“command not found: pip”（或类似的）毛病，请确保已安装pip。

根据您的项目，您可能还需要安装其他Python包。如果是这类情况，当您运行自定义的Python脚本时，终端会显示提示。

第三步：设置脚本以加载自定义数据

您现在可以创建一个脚本，用于使用LangChain根据您提供的数据回答问题。为此，您需要履行以下步骤：

添加OpenAI API Key（来自第一步）作为环境变量；加载您的数据文档（将文档加载到模型中进行处理/分析）；创建索引（以便高效地比较和匹配对索引文档的查询）；通过命令行界面获得提示（用作查询）；查询索引（以搜索和检索与索引集合中的文档相关的信息）；打印响应。

以下是这类操作的一个简单实现的Python脚本示例：

# chatgpt.py
import os
import sys
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator

# 1: 将API密钥添加为环境变量
os.environ[“OPENAI_API_KEY”] = “”

# 2: 加载您的数据文档
loader = TextLoader(“data.txt”)

# 3: 创建索引
index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader])

# 4: 通过命令行界面获得提示
query = sys.argv[1]

# 5: 查询索引
# 6: 输出响应
print(index.query(query))

这将使用您通过“data.txt”文件提供的数据作为生成答案的来源，并使用GPT语言模型。或，您可使用DirectoryLoader从目录中加载数据：

# …
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
# …
loader = DirectoryLoader(“.”, glob=”*.txt”)
# …

不管使用哪一种方式，对如何工作的一个非常基本的示例，假定您的自定义数据是以下数字列表：

1 2 3 4 5

如果将GPT提示为“列出所有奇数”，则会得到以下结果：

$ python chatgpt.py “list all odd numbers”
1, 3, 5

默许情况下，您取得的答案可能仅限于使用您提供的数据，并没有外部世界的上下文。但是，您可以通过在传递给index.query()函数的llm参数中指定区别的模型来改变这一点，就像这样：

# …
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
# …
llm = ChatOpenAI(model_name=”gpt⑶.5-turbo”)
print(index.query(query, llm=llm))

现在，它应当同时具有外部世界的上下文，而不单单限于您提供的数据。它现在应当使用二者的组合来为您提供成心义的答案。

类似地，如果您使用的是Azure OpenAI而不是直接使用OpenAI，则可以导入AzureChatOpenAI聊天模型（或在LangChain中提供的其他模型）：

# …
from langchain.chat_models import AzureChatOpenAI
# …
llm = AzureChatOpenAI()
print(index.query(query, llm=llm))

vectorstoreindexcreator openai key的常见问答Q&A

问题1：LangChain和OpenAI是甚么？

答案：LangChain是一个Python包，用于在开发自然语言处理（NLP）模型时集成OpenAI的功能。OpenAI是一家人工智能公司，提供了一系列语言模型和API，可用于生成语言文本、回答问题等。

  • LangChain是一个Python包，用于在开发自然语言处理（NLP）模型时集成OpenAI的功能。
  • OpenAI是一家人工智能公司，提供了一系列语言模型和API。

问题2：怎样使用Python和自定义数据使用ChatGPT？

答案：要使用Python和自定义数据使用ChatGPT，可以依照以下步骤操作：

  1. 导入必要的库和模块。
  2. 设置OpenAI API密钥。
  3. 准备输入数据，可以是对话历史、问题等。
  4. 调用OpenAI的Chat API，将输入数据传递给API并获得生成的响应。
  5. 处理生成的响应，可以根据需要进行后处理和输出。

以下是使用Python和自定义数据进行ChatGPT的示例代码：


        import openai
        
        # 设置OpenAI API密钥
        openai.api_key = "你的OpenAI API密钥"
        
        # 准备输入数据
        input_data = "对话历史或问题"
        
        # 调用OpenAI的Chat API
        response = openai.Completion.create(
            engine="davinci",
            prompt=input_data,
            max_tokens=100
        )
        
        # 处理生成的响应
        generated_text = response.choices[0].text.strip()
        
        # 输诞生成的响应
        print(generated_text)

问题3：怎样使用LangChain和OpenAI对Excel数据集进行对话？

答案：要使用LangChain和OpenAI对Excel数据集进行对话，可以依照以下步骤操作：

  • 导入必要的库和模块，包括LangChain、OpenAI和pandas。
  • 加载Excel数据集，可使用pandas的read_excel函数。
  • 准备一个循环，用于接收用户输入并调用OpenAI的Chat API。
  • 在循环中，根据用户输入从Excel数据集中获得相应的信息。
  • 将用户输入和从Excel数据集获得的信息作为输入，调用OpenAI的Chat API并获得生成的响应。
  • 处理生成的响应，可以根据需要进行后处理和输出。

以下是使用LangChain和OpenAI对Excel数据集进行对话的示例代码：


        import langchain
        import openai
        import pandas as pd

        # 设置OpenAI API密钥
        openai.api_key = "你的OpenAI API密钥"

        # 加载Excel数据集
        excel_data = pd.read_excel("你的Excel文件路径")

        # 循环接收用户输入和调用OpenAI的Chat API
        while True:
            user_input = input("请输入问题：")

            # 在Excel数据集中查找与用户输入匹配的信息
            relevant_info = excel_data[excel_data["问题列"] == user_input]["信息列"].values

            # 构造输入数据
            input_data = " ".join(relevant_info)

            # 调用OpenAI的Chat API
            response = openai.Completion.create(
                engine="davinci",
                prompt=input_data,
                max_tokens=100
            )

            # 处理生成的响应
            generated_text = response.choices[0].text.strip()

            # 输诞生成的响应
            print(generated_text)

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