vault-ai

vault-ai

OpenAI与Pinecone支持的知识库问答工具

OP Vault利用OpenAI和Pinecone向量数据库,支持用户上传自定义知识库文件并进行问答。该工具兼容多种文档类型,采用React前端界面,适用于书籍、信件等内容的知识提取和问答,提供精准回答及文件和具体章节信息。

OP Vault知识库OpenAIPineconeGolangGithub开源项目

vault-ai 项目介绍

vault-ai 是一个强大而实用的知识库问答系统,它利用 OP Stack(OpenAI + Pinecone 向量数据库)技术,让用户能够上传自定义知识库文件并针对其内容进行提问。这个项目由一个 Golang 服务器和一个用户友好的 React 前端组成,为用户提供了一个简单而高效的知识提取和问答工具。

主要功能

vault-ai 项目具有以下主要功能:

  1. 文件上传:用户可以通过简洁的 React 前端界面上传各种常见文档类型,如 PDF、EPUB、DOCX 和纯文本文件等,以创建自定义知识库。

  2. 智能问答:基于上传的文档内容,系统能够检索并提供准确、相关的答案。

  3. 答案溯源:在回答问题时,系统会显示信息来源的文件名和具体上下文片段,增强答案的可信度。

  4. 大规模知识库:用户可以将整个图书馆的藏书加载到 vault-ai 中,创建庞大的知识库。

  5. 强大的技术栈:项目充分发挥了 OP Stack(OpenAI + Pinecone 向量数据库)的强大功能,并通过友好的界面呈现给用户。

技术实现

vault-ai 项目的技术实现主要包括以下几个方面:

  1. 文件处理:系统能够处理多种文件格式,包括 PDF、EPUB、DOCX 和纯文本文件。上传的文件会被分割成小块,并通过 OpenAI API 生成对应的嵌入向量。

  2. 数据存储:生成的嵌入向量连同相关元数据(如文件名、文本块在原文中的位置等)被存储在 Pinecone 向量数据库中。

  3. 问答处理:当用户提出问题时,系统首先将问题转换为嵌入向量,然后在 Pinecone 数据库中查找最相关的上下文。最后,系统将相关上下文和问题组合成一个符合 OpenAI token 限制的提示,用于生成最终答案。

  4. 前端界面:项目使用 React.js 构建前端界面,并使用 Less 进行样式设计,提供了直观、易用的用户体验。

部署和使用

要部署和使用 vault-ai 项目,用户需要完成以下步骤:

  1. 安装必要的依赖,包括 Node.js(v19)、Go(v1.18.9)和 Poppler。

  2. 设置 OpenAI 和 Pinecone 的 API 密钥和端点。

  3. 安装 JavaScript 包依赖。

  4. 运行 Golang Web 服务器和 Webpack 来编译 JavaScript 代码。

  5. 访问本地版本的网站(默认为 http://localhost:8100)。

完成这些步骤后,用户就可以开始上传文件、创建知识库并进行问答交互了。

项目价值

vault-ai 项目为用户提供了一个强大的工具,可以快速构建和查询自定义知识库。它特别适用于需要从大量文本资料中提取信息的场景,如研究、学习或信息管理。通过结合先进的 AI 技术和用户友好的界面,vault-ai 使复杂的知识提取和问答过程变得简单而高效,为用户带来了极大的便利。

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