knowledge-gpt

knowledge-gpt

利用多种信息源进行准确知识提取的工具

knowledge-gpt可从互联网及本地数据源采集信息,包括网站、PDF、PPTX、文档、YouTube字幕和音频。该工具通过OpenAI GPT-3生成提示,提供多种信息提取功能,支持API密钥配置和RESTful API使用示例,并适用于各种查询需求,精准生成答案并存储以供将来参考。

knowledgegptGPT-3信息提取OpenAIembeddingGithub开源项目

项目介绍:knowledge-gpt

项目概述

knowledge-gpt 是一个用于从各种来源收集信息的工具,包括互联网和本地数据。收集到的信息可以用于创建提示,这些提示可以通过OpenAI的GPT-3模型生成答案,并存储在数据库中以供将来参考。

项目机制

为了实现这一点,文本首先通过开源或OpenAI模型转化为固定大小的向量。当提交一个查询时,文本也被转化为向量,并与存储的知识嵌入进行比较。最相关的信息将被选出,并用于生成提示上下文。

支持的数据来源

knowledge-gpt 支持多种信息来源,包括网站、PDF文件、PowerPoint文件(PPTX)和文档(Docs)。此外,它还能从YouTube字幕和音频中提取文本(通过语音识别技术),并用作信息来源。这样就可以收集并利用各种信息来生成提示和答案。

安装指南

  1. 通过PyPI安装,请在终端中运行: pip install knowledgegpt

  2. 或者可以使用仓库中的最新版本: pip install -r requirements.txt 然后 pip install .

  3. 下载用于解析的语言模型:python3 -m spacy download en_core_web_sm

使用方法

RESTful API

要启动项目的API,可以使用以下命令:

uvicorn server:app --reload

设置API Key

  1. 访问 OpenAI > Account > Api Keys
  2. 创建新的密钥并复制
  3. 将密钥输入到example_config.py

库的使用示例

以下是一个简单的Python代码示例,展示如何使用该库来提取和生成信息:

# 导入库 from knowledgegpt.extractors.web_scrape_extractor import WebScrapeExtractor # 导入OpenAI并设置API Key import openai from example_config import SECRET_KEY openai.api_key = SECRET_KEY # 定义目标网站 url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Bombard_(weapon)" # 初始化WebScrapeExtractor scrape_website = WebScrapeExtractor(url=url, embedding_extractor="hf", model_lang="en") # 向OpenAI模型发出提示 answer, prompt, messages = scrape_website.extract(query="What is a bombard?",max_tokens=300, to_save=True, mongo_client=db) # 查看答案 print(answer) # 输出:'A bombard is a type of large cannon used during the 14th to 15th centuries.'

项目的特性

  • 从互联网提取知识(如维基百科)
  • 从本地数据源提取知识 - 支持PDF、DOCX、PPTX
  • 从YouTube音频(字幕不可用时)中提取知识
  • 从YouTube转录中提取知识
  • 从YouTube播放列表中提取知识

未来发展计划

  • 添加矢量数据库支持(如Pinecone、Milvus等)
  • 提供更好的界面和提示生成
  • 增加更多支持的知识来源和语言
  • 提升模型灵活性及提高测试、日志记录系统等方面的性能

Docker 使用

要通过Docker使用该项目:

docker build -t knowledgegptimage . docker run -p 8888:8888 knowledgegptimage

通过这些信息,希望用户能轻松理解并利用knowledge-gpt从各种数据源中获取所需的信息。

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