LangChain 与 Supabase - 为您的网站创建 ChatGpt 聊天机器人
langchain-supabase-website-chatbot 项目旨在帮助用户利用 LangChain、Supabase、Typescript、OpenAI 和 Next.js 创建一个聊天机器人，为网站提供智能交流功能。
项目背景
LangChain 是一个框架，简化了可扩展 AI/大型语言模型应用程序的构建过程。Supabase 是一个开源的 Postgres 数据库，利用 pg 向量扩展可用于存储嵌入。使用这些工具，可以在自己的网站上搭建一个功能强大的 Chatbot。
开发步骤
克隆项目
首先，用户需要将项目克隆到本地：
git clone [github https url]
安装依赖包
使用以下命令安装所需的包：
pnpm install
配置 .env 文件
配置您的环境变量文件：
- 复制
.env.local.example并重命名为.env。 - 访问 OpenAI 获取 API 密钥，并插入
.env文件。 - 在 Supabase 创建数据库，并按照官方文档获取并填入密钥。
配置网站 URL
在 config 文件夹中，替换数组中的 URL 为您的网站地址。为了让脚本正常运行，需要设置多个 URL。
设置自定义加载器
在 utils/custom_web_loader.ts 文件中，修改 load 函数内的 title、date 和 content 的 CSS 选择器。若想了解更多关于 Cheerio 的使用，可查阅相关文档。
元数据中可以添加自定义元素，但默认格式要求 pageContent 至少为一个字符串，metadata 需包含一个 source 属性。
配置数据库
在 Supabase SQL 编辑器中，运行 schema.sql，确保数据库中存在 documents 表和 match_documents 函数。
数据抓取与嵌入
要运行数据抓取及嵌入脚本，执行以下命令：
npm run scrape-embed
此操作会访问 config 文件夹中列出的所有 URL，并根据 custom_web_loader.ts 文件提取指定数据。随后，利用 OpenAI 周到的 text-embedding-ada-002 转换所抓取数据为向量。
运行应用
确认嵌入和内容成功添加到 Supabase 表后，运行以下命令启动应用：
npm run dev
用户即可在网站中输入问题，利用聊天机器人的智能功能。
致谢
该项目的前端灵感来自 langchain-chat-nextjs 项目，同时得益于生产力专家 Thomas Frank 的网站中深入的 Notion 指南。
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