MemFire教程｜FastAPI+MemFire Cloud+LangChain开发ChatGPT应用-Part2-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MemFire教程｜FastAPI+MemFire Cloud+LangChain开发ChatGPT应用-Part2。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

基本介绍

上篇文章我们讲解了使用FastAPI+MemFire Cloud+LangChain进行GPT知识库开发的基本原理和关键路径的代码实现。目前完整的实现代码已经上传到了github，感兴趣的可以自己玩一下：

https://github.com/MemFire-Cloud/memfirecloud-qa

目前代码主要完成了如下一些基本功能：

使用FastAPI作为Web服务端框架完成了基本的Web服务端开发
使用MemFire Cloud作为向量数据和个人文档数据存储
使用LangChain进行AI应用开发，加载本地磁盘目录上的文档，计算embedding、存储到向量数据库
使用OpenAI的GPT模型，完成问答功能的实现
使用Next.js开发了一个简单的UI界面用于问答演示

本篇文章我们将介绍一下如何部署示例代码。

准备工作

在MemFire Cloud上创建应用，后面需要用到应用的API URL和Service Role Key。可以在应用的应用设置->API页面找到相应的配置

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创建应用后，在应用的SQL执行器页面执行如下脚本

-- Enable the pgvector extension to work with embedding vectors
create extension vector;

-- Create a table to store your documents
create table documents (
    id uuid primary key,
    content text, -- corresponds to Document.pageContent
    metadata jsonb, -- corresponds to Document.metadata
    embedding vector(1536) -- 1536 works for OpenAI embeddings, change if needed
);

CREATE FUNCTION match_documents(query_embedding vector(1536), match_count int)
   RETURNS TABLE(
       id uuid,
       content text,
       metadata jsonb,
       -- we return matched vectors to enable maximal marginal relevance searches
       embedding vector(1536),
       similarity float)
   LANGUAGE plpgsql
   AS $$
   # variable_conflict use_column
BEGIN
   RETURN query
   SELECT
       id,
       content,
       metadata,
       embedding,
       1 -(documents.embedding <=> query_embedding) AS similarity
   FROM
       documents
   ORDER BY
       documents.embedding <=> query_embedding
   LIMIT match_count;
END;
$$;

准备好用来测试的文档目录
默认需要将文档放到app/docs下，可以通过环境变量指定其他目录
准备好openai的账号
请参考网上教程申请一个openai账号，后面代码运行需要用到openai的API KEY

如何运行

linux 下运行

1.安装依赖

pip install -r app/requirements.txt

2.设置参数
SUPABASE_URL/SUPABASE_KEY分别对应应用URL和service_role密钥。注意service_role秘钥具有比较高的数据库操作权限，只能用于服务端配置，不要泄漏。

export DOCS_PATH=./docs
export SUPABASE_URL="your-api-url"
export SUPABASE_KEY="your-service-role-key"
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"

3.运行

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0

docker运行

docker build -t memfirecloud-qa:v1 .
docker run -p 8000:80 \
    -e SUPABASE_URL="your-api-url" \
    -e SUPABASE_KEY="your-service-role-key" \
    -e OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key" \
    -v ./docs:/docs \
    memfirecloud-qa:v1

windows下运行（没测试）

与linux类似，设置相关环境变量，然后运行:

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0

如何访问

用浏览器访问: http://your-ip:8000/可以显示一个简单的问答页面

支持的参数配置

# 本地文档路径
export DOCS_PATH=./docs

# memfire cloud 应用的API URL和Service role key
export SUPABASE_URL="your-api-url"
export SUPABASE_KEY="your-service-role-key"

# 使用openai / baidu 的大模型
export QA_BACKEND="openai" # 默认值

# openai 相关配置（QA_BACKEND=openai是需要）
export OPENAI_ORGANIZATION="your-openai-organization"
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
export OPENAI_MODEL="gpt-3.5-turbo"  # 默认值

# 百度相关配置（QA_BACKEND=baidu时需要）
export BAIDU_API_KEY="your-baidu-api-key"
export BAIDU_API_SECRET="your-baidu-api-secret"
export BAIDU_MODEL="ERNIE-Bot-turbo" # 默认值