导读
ChatGPT 许多时分都被当作搜索引擎运用。可是它的常识库仅掩盖至 2021 年 9 月前的信息，一些新出的和内部的技能文档无法被查询到。本文讲解了作者为了处理这一痛点的试验进程，手把手教咱们运用 embedding 技能并结合 AST 解说器，完结了对内部代码常识库的自然言语查询，终究查询精度高达90%，提高了20%开发效率，让程序员能更专心于事务逻辑的完结和优化。欢迎阅览~
目录
1 常识库建立
2 完结进程
2.1 数据格局
2.2 数据预备
2.3 数据向量化
2.4 数据检索
3 作用展现
4 计划优化
5 终究作用展现
6 更多的考虑
01、常识库建立
ChatGPT 的数据掩盖范围仅至 2021 年 9 月前，这意味着假如出现了 2021 年 9 月之后的新信息或技能，ChatGPT 或许无法供给精确的答案或主张。例如，腾讯的前端开发中常常运用的开源项目 TDesign ，是一个近两年才被开源运用的，那么 ChatGPT 就无法对它查询进行输出。举一个比如：
幸运的是，针对这个问题，业界现已供给了处理计划——构建常识库，一般有两种途径：
首选的办法是对开源的大型言语模型（LLM）进行全面或部分的微调，采用 fine-tune 或许 LoRA 技能。这种办法的长处在于，它能使 LLM“记住”特定的领域常识，从而在拥有特定常识背景的条件下进行交流，如“猫娘”或“客服机器人”等。此外，由于采用了私有部署，这种计划适合用于一些尚未揭露的公司内部常识。可是，这种微调计划的缺点在于，它需求很多的 GPU 算力支持，且调试进程耗时较长。
第二种办法是利用嵌入技能（embedding）。经过嵌入模型，将特定常识转化为向量，然后将这些向量存入相应的向量数据库中。在查询阶段，经过类似度查询，匹配出相关的 topK 结果，然后将这些结果供给给 LLM，生成相应的答案。这种办法的长处在于，OpenAI 供给了对应的 text-ada-embedding-002 模型，价格合理，作用也适当出色。可是，其缺点是或许不适合处理内部数据，存在数据走漏的风险。这儿我要特别提示一下，数据安全，人人有责。 咱们在实践进程中一定要避免敏感数据走漏的风险。我挑选了 embedding 计划进行实施。
终究作用如下：
Q: 在 TDesign 中，怎么校验表单，写出代码：
02、完结进程
完结原理图：
这儿面我着重讲一下数据预备和处理进程。
2.1 数据格局
这儿首要参阅了 github 上面的 MrRanedeer 项目：github.com/JushBJJ/Mr.…，借鉴它的常识描绘办法和信息安排的格局，归纳对比之后采用了 JSON 的数据格局；
2.2 数据预备
我是直接从 TDesign 的官网(tdesign.tencent.com/vue-next/ov…)上，提取所需数据，选取的版本是适用于 vue3 的 tdesign-vue-next。
起先，我的计划是：组件文档阐明 + 组件代码 few shots ，以让 ChatGPT 直接理解相应组件的规则，然后生成相关的代码。可是，实践证明这种做法作用并不理想，即使结合 prompt 提示进行优化，其终究作用也相对有限。（原因估计是太多的特有名词模型理解不了，导致产生了幻觉（hullucination））
最终我决议直接利用 TDesign 中的场景描绘和代码演示。
调整后的数据结构如下：组件 -> 运用场景 -> {场景描绘 & 代码}。
2.3 数据向量化
咱们将运用常见的 LLM 对接东西 Langchain 和它的 Text Splitter 东西。具体来说，咱们运用的是 RecursiveCharacterTextSpliter，它能在尽或许确保语句语义完好的前提下依据 ChunkSize 进行分段。可是由于 ChunkSize 的限制和常识文章长度的不确定导致许多时分，切片后语义的丢掉。 比方：
{“小明的毛遂自荐”: “咱们好叫小明,我的喜好是足球和绘画”}，假如文本在小明这儿被切断，后续搜索”小明的介绍”，大概率不会将”小明”和后边的”我的喜好是足球和绘画”的信息匹配到一同，而导致在数据召回阶段没办法得到精确的常识。
关于这一点的优化我会在后边阐明。
2.4 数据检索
这个阶段首要是经过提出的问题，搜索向量数据库中匹配的信息，与体系 prompt 整合之后传给 OpenAI competition 完结常识检索。
代码如下：
运用的 prompt 如下：
03、作用展现
在30个常见的问题中，总共存在7个 bad case（过错答案，存在很多幻觉（hullucination）），3个 not perfect（答复正确，可是有瑕疵，比方上传图片完结为上传文件），其余答复正确。正确率20/30 = 66.7%，可用率23/30 = 76.7%。
- 原因分析
| 多维度常识匹配才能有限，比方一起检索 form,button,input,select 等组件组合的问题，由于 vectorStore.similaritySearch 进程中 topK 召回的数量有限，且 context 长度有限，会造成多维度常识检索的才能偏弱。 常识切片不连贯导致的上下文信息丢掉，正如上文说到的小明的比如。 |
|---|
{“小明的毛遂自荐”: “咱们好叫小明,我的喜好是足球和绘画”}，假如文本在小明这儿被切断，后边的信息就丢掉了”小明的毛遂自荐”的上下问信息，导致召回失败。
04、计划优化
针对上面说到两点影响因素，第一个计划可以经过优化 chunkSize 和 topK 的参数进行微调试错，可是总的来说当查询维度提高，所需的上下文信息也会相应增多，但这或许遭到 LLM 的上下文长度限制的束缚。关于这一点笔者写文章时现已拿到了 claude 100k 上下文的 api，会在未来进一步的测验。
针对第二点切片的导致的上下问信息丢掉，笔者想出的计划是：经过 JS 解说器将文档信息转换成 Javascript AST（笼统语法树），每次切片记录当时索引地点的 scope 信息，从而标记出当时切片的上下文信息。（体验 AST:astexplorer.net/）
笼统语法树展现：
可以看到在笼统语法树中，假如处理的是 JSON 对象，无论是 key 仍是 value 都是能定位到它的字面量字符串的索引区间，所以只要知道咱们每次分片的开端和完毕的索引，咱们就能定位到它在 AST 中的方位，当知道这个方位之后咱们就可以经过算法回溯到当时片段的所有父级 key，也就是说只要咱们的父级 key 足够语义化，咱们上下文的信息就愈加完好。
经过学习 langchain 中 RecursiveCharacterTextSpliter 的源码，咱们是可以经过 indexChunk 的值得到每次切片时的索引。
经过算法核算，可以得到每个切片的最初和结束的一个上下文信息，作用如下：
假如套用到前文说到的小明的比如的话，第二段“我的喜好是足球和绘画”的 scope 信息就是 {startScope: “小明的毛遂自荐”,endScope: “”},假如咱们经过特定格局将他它拼接到常识信息中去就会是：
> > > startScopeStr:"小明的毛遂自荐"<<<,我的喜好是足球和绘画>>>endScopeStr:""<<<
现在假如运用”小明的兴趣喜好”来匹配并召回 embedding 片段，并喂给 LLM，就能得到精确的答案了。
最终可以在 prompt 中经过 few shots 进一步优化匹配，到此为止优化流程就完结了。
05、终究作用展现
经过上述 AST 优化，终究得到了显著的优化结果，统计结果显现，过错答案（Bad Case）已削减至 3 个，答复尚有瑕疵（Not Perfect）的数量也降至 2 个。这样核算下来，正确率达到了 83.3%（25/30），可用率为 90%（27/30）。在当时样本集下，正确率提高了 15.6%，可用率也提高了 13.3%。
部分作用展现：
Q: 怎么完结带搜索框的络绎框：
Q: 运用 TDesign 怎么帮我完结一个圣杯布局：
06、作用展现
在整个试验中，咱们可以看到，虽然经过 embedding 计划咱们可以显著提高 ChatGPT 对新常识的理解和运用，但这仍然是一个逐步调优和改善的进程。这引发了我关于以下几个方向的考虑：
- 数据质量
项目中用到的高质量 TDesign 文档，但在处理更杂乱的常识库时，数据质量或许下降。怎么在杂乱数据下确保数据质量是咱们需求深思的问题。
- 测验评价
现在测验的办法不行规范化，无法量化的评价 embedding 的作用，需求制定可量化的评价规范。
- 多维度和长篇幅常识整合
关于触及多个组件和上下文比较长的组件用例的查询，模型的处理才能有限。咱们需求研讨怎么有效整合多维度和长下文的常识。
- 保护模型作用
跟着常识库的更新和扩大，怎么有效地更新模型以保持其在新常识上的表现是一个挑战。
- 数据安全
最终仍是想要着重一下，切勿运用敏感数据和代码来进行处理，以防信息走漏。
各位开发者也可以跟着文章尝试建立自己的常识库，假如觉得文章对你有帮助的话，欢迎转发共享。
引用：
[1]langchain.js ⚡ building applications with llms through composability ⚡
[2]vue next for web tdesign 适配桌面端的组件库，适合在 vue3.x 技能栈项目中运用
[3]community.openai.com/t/the-lengt…
[4]github.com/jushbjj/mr.…
-End-
原创作者｜tengyu
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