探索基于OpenAI实现个性化对话机器人（二）_open ai 情景对话

#前情提要#

  我想做一个基于我的私有数据的对话机器人。探索基于openAI实现个性化对话机器人（一）-CSDN博客

        前文已经介绍如何使用fine-tuning模型构建自己的chatbot，但是fine-tuning模型也是一个基于概率的模型，由于AI团队使用的训练集数据的规模极大且繁多，你想通过这单次的微调就很快改变模型比较有难度。又陷入了：如何根据我提供的知识进行精准对话呢？

        幸运的是目前OpenAI团队推出了Retrieve助手，它可以基于你提供的私有数据和你进行对话，这样我们不就可以站在巨人的肩膀上做事了吗哈哈哈^^

https://platform.openai.com/docs/assistants/tools/knowledge-retrieval

        总的来说，要是想结合openAI现有的模型进行私域数据对话，目前有2个方案：

（1）fine-tuning---这个之前介绍过了

（2）assistants---AI助手（有assistants、chat和complete）

        assistants下有三个主要功能：

        Functions：函数调用功能，可以让assistants在对话中调用函数并返回结果

        Code interpreter：代码解释器，允许 Assistants API 在沙盒执行环境中编写和运行 Python 代码，让您的助手迭代运行代码以解决具有挑战性的代码和数学问题。 代码解释器每次会话收费 0.03 美元。

        Retrieval：检索工具，可基于文本数据进行检索后对话，主要支持pdf、docx、html、txt以及各种编程语言的后缀文件。该功能每个助手每天支付 0.20 美元/GB 的检索文件费用，就是费用与上传的文件大小有关。

        附上tools的原文档地址：https://platform.openai.com/docs/assistants/tools

  #本文目的#

        本文主要介绍openAI的assistants功能，并且使用assistants的retrieval功能进行基于私域数据的chatbot。

注：小厮认为这retrieve的实现可以参考一下这篇文章使用 LangChain、Pinecone 和 LLM（如 GPT-4 和 ChatGPT）构建基于文档的问答系统_langchain pinecone-CSDN博客

一、在openAI界面构建一个个性化assistant

#参数说明#

Name是你创建的当前机器人助手的名字；

Introduction是这个小助手的介绍（相当于你提示他现在是个啥角色）；

Model：当前机器人使用的（LLM）模型；

TOOLS：助手提供的三种工具，上面有介绍；

Files：使用TOOLS必备的私域文件，点击add上传

#步骤#

（1）create一个助手，这里叫xxx chatbot233：

（2）填写name、introduction和model，还有上传你的私域（个性化）文件：

这里注意两个地方：

        a)  retrieval支持的model只有 gpt-4-1106-preview和 gpt-3.5-turbo-1106两个，选别的model下面TOOLS的Retrieval会变灰。

        b)  FILES上传文件有些古怪，我当时传docx后缀真是4都传不上去，一直报文件类型不支持，后来我把word转成pdf后就好了？？？如果docx解析不了就试试pdf吧。

（3）开始对话

        现在在最底下的文本框中输入你的问题，点击runs，你的专属chatbot就会根据你上传的文件内容回答你的问题啦。

二、利用python代码构建你的个性化assistants

from openai import OpenAI
import time
import os
# Upload a file with an "assistants" purpose
 
client = OpenAI(
    api_key="你的openAPI key"
    )
 
# import检索文件
file = client.files.create(
  file=open("路径/文件", "rb"),
  purpose='assistants'
)
 
# Add the file to the new assistant
assistant = client.beta.assistants.create(
  name="TSL chatbot233",
  instructions="你现在是我的客服小蜜，请根据上传文件内容回答客户问题",
  model="gpt-4-1106-preview",
  tools=[{"type": "retrieval"}],
  file_ids=[file.id]
)
 
# create a chat thread to save message
thread = client.beta.threads.create()
 
# 将Messages关联到Thread
while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input("请提问：")
    message = client.beta.threads.messages.create(
        thread_id=thread.id,
        role="user",
        content=user_input,
        file_ids=[file.id]
    )
    # 创建运行模型
    run = client.beta.threads.runs.create(
        thread_id=thread.id,
        assistant_id=assistant.id)
 
    # 获取gpt的answer
    while run.status != "completed":
        print(run.status)
        time.sleep(5)
        run = client.beta.threads.runs.retrieve(
            thread_id=thread.id,
            run_id=run.id
        )
    messages = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread.id)
 
    print(messages.data[0].content[0].text.value)

        直接运行就可以在终端进行对话：