OpenAI ChatGPT Retrieval Plugin 是一个开源项目，旨在为 ChatGPT 提供扩展的检索能力，使其能够访问和搜索定制数据源。这对于需要在上下文中回答问题的应用非常有用，尤其是在处理非结构化数据时（如文档、知识库或其他信息存储）。

主要功能和作用

1. 检索数据： 该插件允许开发者将自己的数据（如文档、PDF、数据库等）连接到 ChatGPT，用户提出问题时，ChatGPT 可以从这些数据中找到相关信息，而不仅依赖于预训练模型的知识。

2. 支持向量数据库： 它通过向量数据库（如 Pinecone、Weaviate、Milvus 等）实现高效的语义检索。这意味着用户可以存储数据的嵌入表示，然后通过语义匹配找到最相关的内容。

3. 灵活的定制化： 用户可以基于自己的需求，定制插件的行为，例如决定存储哪些数据、如何处理查询、以及如何返回结果。

4. 开源和可扩展： 作为一个开源项目，开发者可以自由修改和扩展代码，使其适配特定应用场景。

典型使用场景

1. 知识库问答： 例如，企业可以将内部文档或产品手册导入插件，让 ChatGPT 为客户或员工提供准确的问答支持。

2. 个性化助理： 为个人用户提供更加个性化的服务，例如帮助管理个人信息或从个人数据中回答问题。

3. 教育与学习： 用于教学内容检索，比如将教科书内容或学习资料存储起来，让学生通过自然语言查询获取答案。

4. 企业和组织应用： 部署到企业内部，用于管理复杂的数据集，如法律文件、医疗记录或科学研究数据。

工作原理

1. 数据索引： 插件通过 OpenAI 的文本嵌入模型生成数据的嵌入表示，并将这些嵌入存储到支持的向量数据库中。

2. 查询处理： 用户输入问题时，插件会将其转换为嵌入表示，并与存储的嵌入进行比较，找到最相关的匹配。

3. 结果返回： 插件将匹配的内容提取并传递给 ChatGPT，ChatGPT 根据这些信息生成上下文相关的回答。

总结

该插件的核心价值是赋能 ChatGPT 进行动态的、上下文相关的信息检索。对于需要使用特定数据集、超出 ChatGPT 预训练知识范围的问题，它是一个非常强大的工具。通过集成这个插件，开发者可以将 ChatGPT 从一个通用的语言模型提升为一个专注于特定领域或数据的智能助理。



 

插件的使用方法 

1. 环境准备

先决条件

• Python 环境：安装 Python 3.10 或更高版本。
• 必要工具：
  • pip 包管理工具
  • 一个向量数据库（例如 Pinecone、Weaviate、Zilliz 等）账号（可选）

获取代码

从 GitHub 克隆项目：

git clone https://github/openai/chatgpt-retrieval-plugin.git cd chatgpt-retrieval-plugin

创建虚拟环境

建议使用虚拟环境来隔离依赖项：

python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac venv\Scripts\activate # Windows

安装依赖

安装必要的 Python 库：

pip install -r requirements.txt

2. 配置插件

配置 .env 文件

插件使用 .env 文件存储配置信息。在项目根目录下创建 .env 文件，并根据需求填写以下变量：

# 必需 DATASTORE=pinecone # 使用的向量数据库（如 pinecone、weaviate、zilliz） OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key # 可选 PINECONE_API_KEY=your_pinecone_api_key # 如果选择 Pinecone PINECONE_ENVIRONMENT=your_environment

选择数据存储

在项目中，支持以下几种向量数据库：

• Pinecone
• Weaviate
• Zilliz
• Chroma 如果没有使用向量数据库，也可以选择本地存储（效率较低）。

配置 DATASTORE 变量为对应的数据库名称，并确保安装了相关的 Python 客户端。

3. 运行插件

启动服务器

在项目目录中运行以下命令启动插件服务器：

python main.py

默认情况下，服务器会在 localhost:8000 上运行。

测试是否运行正常

在浏览器中访问：

http://localhost:8000/docs

这是插件自动生成的 API 文档界面，可以用来测试 API。

4. 数据上传

上传自己的数据

为了让 ChatGPT 使用您的数据，需要将数据上传到插件中。可以通过以下方式：

1. 准备数据：将数据保存为纯文本文件或 CSV 文件。
2. 运行上传脚本： 插件包含一个示例脚本用于上传数据，具体命令如下：

   python scripts/process_and_store.py --data <path_to_your_data>

   该脚本会将数据预处理并存储到向量数据库中。

5. 集成 ChatGPT

创建 ChatGPT 插件

在 OpenAI 的平台上：

1. 登录 OpenAI Plugin 开发者界面。
2. 上传插件的 OpenAPI 文件：
   • 项目目录中包含一个 openapi.yaml 文件，描述了插件的接口。
3. 指定插件 URL： 如果运行在本地，使用 http://localhost:8000。
4. 测试插件： 插件会在 ChatGPT 的会话中作为扩展被调用。

6. 自定义开发（可选）

定制插件行为

您可以根据需求修改 main.py 或其他模块，调整插件如何处理请求、如何检索数据等。

部署到云端

为了让插件长期可用，可以部署到云平台（如 AWS、GCP 或 Azure），或者使用容器化技术：

1. 使用 Docker 部署： 项目附带了一个 Dockerfile，您可以构建镜像并运行：

   docker build -t chatgpt-retrieval-plugin . docker run -p 8000:8000 chatgpt-retrieval-plugin

2. 云平台部署： 将 Docker 镜像上传到云平台，配置外部访问 URL。

7. 使用效果

通过集成 ChatGPT 和插件，您可以：

• 向 ChatGPT 提问时，它会从预加载的数据中检索答案。
• 根据上下文动态调整返回内容，提供更精准的回答。

总结

该插件的使用流程可以概括为：

1. 安装和运行环境。
2. 配置和上传数据。
3. 启动插件服务。
4. 集成到 ChatGPT 或部署到云端。

OpenAI ChatGPT Retrieval Plugin 是一个开源项目，旨在为 ChatGPT 提供扩展的检索能力，使其能够访问和搜索定制数据源。这对于需要在上下文中回答问题的应用非常有用，尤其是在处理非结构化数据时（如文档、知识库或其他信息存储）。

主要功能和作用

1. 检索数据： 该插件允许开发者将自己的数据（如文档、PDF、数据库等）连接到 ChatGPT，用户提出问题时，ChatGPT 可以从这些数据中找到相关信息，而不仅依赖于预训练模型的知识。

2. 支持向量数据库： 它通过向量数据库（如 Pinecone、Weaviate、Milvus 等）实现高效的语义检索。这意味着用户可以存储数据的嵌入表示，然后通过语义匹配找到最相关的内容。

3. 灵活的定制化： 用户可以基于自己的需求，定制插件的行为，例如决定存储哪些数据、如何处理查询、以及如何返回结果。

4. 开源和可扩展： 作为一个开源项目，开发者可以自由修改和扩展代码，使其适配特定应用场景。

典型使用场景

1. 知识库问答： 例如，企业可以将内部文档或产品手册导入插件，让 ChatGPT 为客户或员工提供准确的问答支持。

2. 个性化助理： 为个人用户提供更加个性化的服务，例如帮助管理个人信息或从个人数据中回答问题。

3. 教育与学习： 用于教学内容检索，比如将教科书内容或学习资料存储起来，让学生通过自然语言查询获取答案。

4. 企业和组织应用： 部署到企业内部，用于管理复杂的数据集，如法律文件、医疗记录或科学研究数据。

工作原理

1. 数据索引： 插件通过 OpenAI 的文本嵌入模型生成数据的嵌入表示，并将这些嵌入存储到支持的向量数据库中。

2. 查询处理： 用户输入问题时，插件会将其转换为嵌入表示，并与存储的嵌入进行比较，找到最相关的匹配。

3. 结果返回： 插件将匹配的内容提取并传递给 ChatGPT，ChatGPT 根据这些信息生成上下文相关的回答。

总结

该插件的核心价值是赋能 ChatGPT 进行动态的、上下文相关的信息检索。对于需要使用特定数据集、超出 ChatGPT 预训练知识范围的问题，它是一个非常强大的工具。通过集成这个插件，开发者可以将 ChatGPT 从一个通用的语言模型提升为一个专注于特定领域或数据的智能助理。



 

插件的使用方法 

1. 环境准备

先决条件

• Python 环境：安装 Python 3.10 或更高版本。
• 必要工具：
  • pip 包管理工具
  • 一个向量数据库（例如 Pinecone、Weaviate、Zilliz 等）账号（可选）

获取代码

从 GitHub 克隆项目：

git clone https://github/openai/chatgpt-retrieval-plugin.git cd chatgpt-retrieval-plugin

创建虚拟环境

建议使用虚拟环境来隔离依赖项：

python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac venv\Scripts\activate # Windows

安装依赖

安装必要的 Python 库：

pip install -r requirements.txt

2. 配置插件

配置 .env 文件

插件使用 .env 文件存储配置信息。在项目根目录下创建 .env 文件，并根据需求填写以下变量：

# 必需 DATASTORE=pinecone # 使用的向量数据库（如 pinecone、weaviate、zilliz） OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key # 可选 PINECONE_API_KEY=your_pinecone_api_key # 如果选择 Pinecone PINECONE_ENVIRONMENT=your_environment

选择数据存储

在项目中，支持以下几种向量数据库：

• Pinecone
• Weaviate
• Zilliz
• Chroma 如果没有使用向量数据库，也可以选择本地存储（效率较低）。

配置 DATASTORE 变量为对应的数据库名称，并确保安装了相关的 Python 客户端。

3. 运行插件

启动服务器

在项目目录中运行以下命令启动插件服务器：

python main.py

默认情况下，服务器会在 localhost:8000 上运行。

测试是否运行正常

在浏览器中访问：

http://localhost:8000/docs

这是插件自动生成的 API 文档界面，可以用来测试 API。

4. 数据上传

上传自己的数据

为了让 ChatGPT 使用您的数据，需要将数据上传到插件中。可以通过以下方式：

1. 准备数据：将数据保存为纯文本文件或 CSV 文件。
2. 运行上传脚本： 插件包含一个示例脚本用于上传数据，具体命令如下：

   python scripts/process_and_store.py --data <path_to_your_data>

   该脚本会将数据预处理并存储到向量数据库中。

5. 集成 ChatGPT

创建 ChatGPT 插件

在 OpenAI 的平台上：

1. 登录 OpenAI Plugin 开发者界面。
2. 上传插件的 OpenAPI 文件：
   • 项目目录中包含一个 openapi.yaml 文件，描述了插件的接口。
3. 指定插件 URL： 如果运行在本地，使用 http://localhost:8000。
4. 测试插件： 插件会在 ChatGPT 的会话中作为扩展被调用。

6. 自定义开发（可选）

定制插件行为

您可以根据需求修改 main.py 或其他模块，调整插件如何处理请求、如何检索数据等。

部署到云端

为了让插件长期可用，可以部署到云平台（如 AWS、GCP 或 Azure），或者使用容器化技术：

1. 使用 Docker 部署： 项目附带了一个 Dockerfile，您可以构建镜像并运行：

   docker build -t chatgpt-retrieval-plugin . docker run -p 8000:8000 chatgpt-retrieval-plugin

2. 云平台部署： 将 Docker 镜像上传到云平台，配置外部访问 URL。

7. 使用效果

通过集成 ChatGPT 和插件，您可以：

• 向 ChatGPT 提问时，它会从预加载的数据中检索答案。
• 根据上下文动态调整返回内容，提供更精准的回答。

总结

该插件的使用流程可以概括为：

1. 安装和运行环境。
2. 配置和上传数据。
3. 启动插件服务。
4. 集成到 ChatGPT 或部署到云端。