notion-chat-langchain

notion-chat-langchain

基于OpenAI和LangChain的Notion知识库智能聊天机器人

这个开源项目结合了OpenAI、Typescript、LangChain和Pinecone,创建了一个智能聊天机器人,用于回答Notion知识库中的问题。用户只需克隆仓库,安装必要的软件包,设置环境文件,导入Notion数据集并进行处理,即可在本地开发环境中运行此应用。项目还提供了云端部署的指导,确保便捷且高效的使用体验。

OpenaiTypescriptLangChainPineconeNotionGithub开源项目

项目介绍:Notion Chatbot

项目背景

Notion Chatbot 是一个简单的聊天机器人,它可以帮助用户通过提问来获取 Notion 知识库中的信息。这个项目运用了 Openai、Typescript、LangChain 和 Pinecone 等技术,旨在让用户能够轻松从自己的文档中获取所需的答案。

示例数据

项目中提供了一个基于 Notion 的支持文档模板,内容来自 Cron——一个为专业人士和团队设计的下一代日历工具。这个示例数据帮助用户了解如何将自己的信息整合到聊天机器人中。

开发步骤

想要让这个项目运行起来,你可以按照以下步骤进行:

  1. 克隆代码库。

  2. 安装所需的包。使用下面的命令:

    pnpm install
  3. 配置环境变量文件。在项目根目录下,有一个 .env.example 文件。将其复制为 .env 并填写以下信息:

    OPENAI_API_KEY=
    PINECONE_API_KEY=
    PINECONE_ENVIRONMENT=
    

    访问 Openai 和 Pinecone 网站获取相应的 API 密钥并填入 .env 文件中。

  4. config 文件夹中打开 pinecone-index.ts 文件,把 PINECONE_INDEX_NAME 替换为你在 Pinecone 仪表板中的索引名称。

数据集导入指南

要导入自己的数据集:

  1. 从 Notion 导出你的数据。点击右上角的三个点,并选择 Export
  2. 确保选择 Markdown & CSV 格式,并选择导出所有内容,包括子页面,然后创建子页面的文件夹。
  3. 你会在下载文件夹中获得一个 .zip 文件,将其移动到项目的根目录下。
  4. 解压 .zip 文件(可以使用 7-Zip 或 WinZip),或者使用 Unix/Linux 命令解压到 Notion_DB 文件夹。

数据的导入

需要将文档进行导入(Ingest)。这个过程是把文档转换成数字(嵌入),方便存储和相似性搜索。

运行以下命令进行文档导入:

npm run ingest

应用运行

在本地环境中运行应用:

npm run dev

使用搜索栏提问来对文档进行查询,获取答案。

部署

你可以使用 Vercel 将应用部署到云端,这样就可以更方便地进行访问和使用。

借鉴与灵感

这个项目灵感来自于 [notion-qa]。通过这个项目,用户可以在自己的 Notion 知识库中快速寻找问题答案,从而提升效率和便捷性。

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