本教程将引导您通过一个实际示例，使用 GPT 3.5 的检索增强生成功能，根据自定义数据集回答问题。

翻译自 Tutorial: Build a Q&A Bot for Academy Awards Based on ChatGPT 。

照片来自 Pixaba 的 Mirko Fabian

在之前的文章中，我介绍了检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的概念，该方法用于为大型语言模型（Large Language Models，LLMs）提供上下文信息，以提高其响应的准确性。

本教程将带您进行一个实际示例，展示如何使用 GPT 3.5 中的 RAG 功能来根据自定义数据集回答问题。由于 GPT 3.5 的训练截止日期为 2021 年，它无法回答基于最近事件的问题。因此，我们将使用与奥斯卡金像奖相关的数据集来实现 RAG ，并让 GPT 3.5 回答关于第 95 届奥斯卡金像奖的问题，该奖项于 2023 年 3 月举行。

在开始之前，请确保您拥有 OpenAI 的活跃账号，并已将您的 API 密钥填入 OPENAI_API_KEY 环境变量中。

第一步 - 准备数据集

从 Kaggle 下载奥斯卡金像奖数据集，并将 CSV 文件移动到名为 "data" 的子目录中。该数据集包含了 1927 年至 2023 年的所有奥斯卡金像奖的类别、提名和获奖情况。我将 CSV 文件重命名为 "oscars.csv" 。

首先，导入 Pandas 库并加载数据集：

数据集结构良好，包含列标题和表示每个类别详情的行，包括演员/技术人员的姓名、电影名称以及提名是否获奖。

由于我们主要关注与 2023 年相关的奖项，让我们将其过滤出来并创建一个新的 Pandas 数据帧。同时，我们还将把类别转换为小写，并删除电影值为空的行。这样有助于我们设计发送给 GPT 3.5 的上下文提示。

通过过滤和清洗后的数据集，我们将为数据帧添加一个新列，其中包含表示每个提名的完整句子。当将这些完整句子发送给 GPT 3.5 时，它能够在上下文中找到相关信息。

请注意，我们将值连接起来以生成完整的句子。例如，数据帧的前两行中 “text” 列的值如下：

Austin Butler got nominated under the category, actor in a leading role, for the film Elvis but did not win

Colin Farrell got nominated under the category, actor in a leading role, for the film The Banshees of Inisherin but did not win

第二步 - 生成数据集的词嵌入

现在，我们有了从数据集构建的文本，让我们将其转换为词嵌入。这是一个关键的步骤，因为嵌入模型生成的令牌将帮助我们执行语义搜索，从数据集中检索具有相似含义的句子。

在上面的步骤中，我们将嵌入模型设置为 "text-embedding-ada-002" ，然后使用 lambda 函数为数据帧添加一个名为 "embedding" 的新列。这与同一行中相应的文本直接映射。

第三步 - 执行搜索以检索相似文本

有了每行生成的嵌入，我们现在可以使用一个简单的技术称为余弦相似度来比较两个向量的相似性。

让我们导入本步骤所需的模块。

我们将创建一个帮助函数来执行余弦相似度搜索。它将查询转换为嵌入，并将其与数据帧中的每个嵌入进行比较。函数将返回文本以及用于排名相似性的分数。 top_n 参数定义要返回的句子数量。

让我们通过发送关键字 "Lady Gaga" 来测试这个函数。目标是从具有关键字引用的数据帧中获取前三个值。

显然，第一个值的得分为 0.821 ，最接近搜索。现在我们可以将它注入到我们的提示中来增强上下文。

第四步 - 基于RAG构建提示

我们想确保标记数不超过模型支持的上下文长度。对于 GPT 3.5 ，上下文长度为 4K 。以下函数处理这一点。

让我们创建辅助函数，通过在数据帧中执行相似性搜索的方式来轻松创建提示，并同时考虑标记大小。

基于前一个函数生成的上下文，我们将创建一个调用 OpenAI API 的函数。

现在是时候向与第95届奥斯卡金像奖相关的 GPT 3.5 提问了。

让我们再试一次。

即使模型没有关于最近事件的知识，该机器人似乎工作得很好。

您可以在下面找到完整的代码：

在本教程的下一部分中，我们将探索如何使用向量数据库来存储、搜索和检索词嵌入。敬请关注。