基于ChatGpt，Java，SpringBoot，Vue，Milvus向量数据库的定制化聊天Web+源代码+文档说明

## customized chat ### 简介 基于ChatGpt，Java，SpringBoot，Vue，Milvus向量数据库的定制化聊天Web demo - 可开发成个人知识库 - 针对某品牌的智能客服 - 私人助理 - more ### 在线体验 TODO  ### 前端项目地址 https://github.com/bigcyy/customized-chatgpt-vue ### 原理 上传PDF，让ChtGpt基于PDF的内容回答问题，原理很简单：将内容分割然后embedding存入向量数据库，当用户询问时将问题embedding，拿embedding结果去向量数据库查询相似度最高的几段话丢给ChatGpt让他组织语言并结合自己丰富的知识进行润色。 ### 本地使用 > 注意，你需要有OpenAI账号并且创建一个apiKey，由于国内无法使用连接OpenAi服务所以你需要配置代理 1. 安装Milvus向量数据库 ``` wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.2.2/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml sudo docker-compose up -d ``` 2. 克隆后端项目 ``` git clone [email protected]:bigcyy/customized-chatgpt.git ``` 3. 用idea打开项目 4. 初始化Milvus向量数据库表结构以及配置代理 * application.yml中配置向量数据库连接地址和端口(本地不需要修改)，然后配置你的代理ip和端口 * 找到项目test文件夹下的CustomizedChatApplicationTests.java，运行prepare函数创建表结构 5. 找到项目主函数运行后端 6. 克隆并运行前端项目 ``` git clone [email protected]:bigcyy/customized-chatgpt-vue.git cd customized-chatgpt-vue npm install npm run serve ``` 7. 访问控制台输出的地址 8. 界面左下角配置你的apiKey 9. 界面左下角上传你需要定制聊天的PDF文件 10. enjoy it ### todo - 支持更多的文件格式 - token计数 - 优化文本的分割 - 抽离embedding模型，使其能更优雅的切换为自己训练的模型或者其他公开的模型 ### 参考资料 https://twitter.com/chuangbo/status/1631461656151887873 作者详细的描述了该方案的运行流程，本项目也是参考自该文章 ### 相关项目 - https://github.com/GanymedeNil/document.ai - https://github.com/mckaywrigley/paul-graham-gpt