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semantic-search-nextjs-pinecone-langchain-chatgpt

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使用Next.js、Langchain和Pinecone构建语义搜索应用的入门指南

这是一个使用Next.js、LangchainJS、Pinecone向量数据库和GPT3构建的全栈入门项目。从文本文件嵌入向量、存储在Pinecone到进行语义搜索，提供了完整的指导，包括克隆仓库、安装依赖、配置API密钥和运行应用程序的步骤。项目的构建基于Node.js教程，并移植到Next.js。同时，提供了Lens协议开发文档的查询示例和自定义数据处理的建议，非常适合希望快速上手上述工具进行语义搜索项目的开发者。

Next.jsLangchainJSPineconeGPT3语义搜索Github开源项目
访问官网GitHub文档

项目介绍：semantic-search-nextjs-pinecone-langchain-chatgpt

这个项目是一个用于全栈开发的基础入门项目，它结合了多种工具和API，包括Next.js、LangchainJS、Pinecone向量数据库和GPT3。项目的初衷是帮助开发者更好地整合这些技术，实现一个完整的应用程序。

我们要构建什么

这个项目的目标是开发一个应用程序，该应用程序可以将文本（如文本文件）转换为向量，存储在Pinecone中，并实现语义搜索功能。对于不熟悉“语义搜索”的人来说，以下是一个简单的概述：

语义搜索是一种理解用户意图和搜索查询的上下文意义的搜索方法，而不仅仅是简单的关键词匹配。它利用自然语言处理和机器学习来解释查询背后的语义，从而提供更准确和相关的搜索结果。语义搜索可以考虑用户意图、查询上下文、同义词识别和自然语言理解，其应用范围从网页搜索引擎到个性化推荐系统。

如何运行应用程序

先决条件

要运行此应用程序，您需要以下几个API密钥：

  1. OpenAI API密钥
  2. Pinecone API密钥

启动和运行

要在本地运行应用程序，请按照以下步骤操作：

  1. 克隆项目仓库：

    git clone git@github.com:dabit3/semantic-search-nextjs-pinecone-langchain-chatgpt.git

  2. 进入目录并使用NPM或Yarn安装依赖项。

  3. 复制.example.env.local文件并命名为.env.local，然后更新您的API密钥和环境设置。

    确保您的环境是Pinecone提供的实际环境，例如us-west4-gcp-free。

  4. （可选）将您自己的文本或markdown文件添加到/documents文件夹中。

  5. 运行应用程序：

    npm run dev

注意事项

创建嵌入和索引时，可能需要2-4分钟来初始化索引。utils中有一个180秒的设置时间函数等待索引创建完成。如果初始化时间过长，第一次创建嵌入可能会失败。此时，您可以访问Pinecone控制台，等待索引状态完成后，重新运行函数。

执行查询

预配置的应用程序数据是关于Lens协议开发文档的，因此除了替换自己的数据外，它只会理解关于这些文档的查询。以下是一些您可以使用默认数据询问的问题：

  1. Lens和传统社交平台之间有什么区别？
  2. Lens SDK和Lens API之间有什么不同？
  3. 如何批量查询Lens数据？

检索您的数据

我们建议使用GPT Repository Loader，它可以将任何GitHub仓库转为文本格式，保持文件和内容的结构一致，便于使用我们提供的代码将其切割并保存到Pinecone中。

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