一、引言
上篇文章《GPT简介及应用》介绍了GPT的应用场景，里面提到GPT bot的基本使用：基于GPT训练好的数据，回答用户的问题。
但在使用过程中，如果用户的问题里面出现最新的术语，就会出现这种提示：
截至我最后更新的时间（2023年4月），"llama_index"这个术语并不是广泛认知或者在特定领域内公认的一个概念，因此我无法直接提供关于"llama_index"的具体信息。这个术语可能是指某个特定项目、工具、指标或者是某个领域内的专有名词。
这时候我们自然会想到，有没有办法将最新的/私有的数据提供给GPT，让GPT基于这些数据来回答问题呢？答案当然是有的，那就是：GPT知识库。
二、简介
GPT 知识库，就像是一个包含了各种武功秘籍的宝库。GPT Bot 像是一位可以通过阅读和理解这些秘籍，来不断提高自己的武功水平的修炼者。
武功大师会将自身的武术经验沉淀升华，编撰成绝世的武功秘籍。
以往武功大师想要把这些武功秘籍传承下去，需要经过层层选拔，挑选出最合适的徒弟，辅以精心指导，日夜打磨，才可能培养出下一代的武功大师。
但现在只需要将武功秘籍给GPT Bot，它就可以快速理解，并且吸收为自身内力，为不同级别的人员提供指导。
这就是GPT知识库+GPT Bot的威力：
GPT Bot 利用 GPT 知识库中的信息，来回答用户的问题，提供帮助和建议，从而更好地满足用户的需求。
三、知识库构建
GPT的核心原理，就是基于大量的数据进行学习，然后根据用户提出的问题，将关联性最高的内容，组装成自然语言作为答案（当然实际的实现要复杂得多）。
GPT知识库的核心逻辑也是差不多：学习用户提供的文档，然后经过算法识别，得到文档内容的关联性。
当用户提供问题时，就可以根据关联性，获取对应的文档内容。然后组装成自然语言，返回给用户。
市面上比较出名的工具有 LangChain、LlamaIndex 等，工具间各有优点，它们的核心功能都是：对大量语言相关的数据进行分析和处理，以提供最佳的搜索结果和答案。
下文均以LlamaIndex为例。
3.1 demo
使用这些工具来构建知识库也相对简单，只需几行代码即可构建成功（前提是有OpenAI的账号）。
from llama_index import VectorStoreIndexindex = VectorStoreIndex.from_documents(documents=documents
)
VectorStoreIndex是LlamaIndex提供的API，只需要将文档documents（如何生成documents在下文中介绍）传入，即可自动解析，根据默认的embedding算法，构建成一个有关联性的索引数据。
然后，将这些索引数据，转换为内置的搜索引擎，即可用自然语言进行问答。
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("武林第一是谁？")
print(response)
四、文档读取
在构建知识库时，需要将用户文档，转换为LlamaIndex的参数documents，LlamaIndex提供了各式各样的文档读取器 Reader：Llama Hub
4.1 内置文档读取器
LlamaIndex内置了许多文档读取器，可以读取不同格式的文件，如Markdown、PDF、Word、PPT、图片视频等。
from llama_index.core import SimpleDirectoryReaderdocuments = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()
4.2 Hive读取器
很多业务数据都存放在大数据仓库Hive中，LlamaIndex也提供了HiveReader快速读取数据：Hive Loader (llamahub.ai)。
但这个读取器，只能读取非安全的Hive，若Hive启用了Kerberos认证则会连接失败。
查看源码，很容易发现这个Reader只是对pyhive的简单封装，没有适配Kerberos认证：
"""Initialize with parameters."""try:from pyhive import hiveexcept ImportError:raise ImportError("`hive` package not found, please run `pip install pyhive`")self.con = hive.Connection(host=host,port=port,username=username,database=database,auth=auth,password=password,)
因此若Hive启用了Kerberos，则需要自定义实现：
from TCLIService.ttypes import TOperationState
from llama_index import (Document,
)from pyhive import hive# 注意此处的配置可能根据你的 Hive 配置或集群细节而有所不同
conn = hive.Connection(host=hive_server2_host,port=10000,auth='KERBEROS',kerberos_service_name='hive',database=hive_database
)
cursor = None
try:# 创建游标cursor = conn.cursor()# 执行查询cursor.execute(hive_query_sql)# 以防查询是异步的，等待它完成status = cursor.poll().operationStatewhile status in (TOperationState.INITIALIZED_STATE,TOperationState.RUNNING_STATE):status = cursor.poll().operationState# 获取结果rows = cursor.fetchall()# 处理结果documents = []for row in rows:document = Document(text=row.__str__())documents.append(document)logger.info(document)
finally:# 无论是否遇到异常，始终关闭游标和连接if cursor:cursor.close()conn.close()
这样将用户文档转换为LlamaIndex的文档格式document，即可快速构建成GPT知识库。
五、文档存储
通过以上示例可以看到，GPT知识库只保存在程序的内存中，退出程序就会被丢弃掉，下次再使用就需要重新构建。为了避免重复构建，需要将构建好的索引数据保存下来。
为了存储这些索引数据，业界一般会使用向量数据库。
5.1 向量数据库
向量数据库与常规数据库的不同点，主要在于向量数据库是一种基于向量空间模型的数据库系统，它将数据存储为向量，并利用向量之间的相似度来进行查询和分类。在大模型模型训练中，可以提供更高效的数据存储及查询能力。
各大厂商都提供了自身的向量数据库，如阿里、腾讯、华为等。
以下以腾讯云VectorDB为例。
5.2 上传数据
LlamaIndex集成了腾讯云VectorDB的SDK，二次封装功能接口，简化使用。
Tencent Cloud VectorDB - LlamaIndex
初始化连接：
import tcvectordbvector_store = TencentVectorDB(url="http://10.0.X.X",key="eC4bLRy2va******************************",collection_params=CollectionParams(dimension=1536, drop_exists=True),
)
注意：
drop_exists默认为True，即如果向量集合已存在，会先删除再重建。dimension固定为1536，因为LlamaIndex构建索引数据时，固定维度为1536。若不相同，在上传数据时会出现数据不兼容报错。
上传数据：
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)index = VectorStoreIndex.from_documents(documents,storage_context=storage_context
)
这样，即可将构建好的索引数据，同步保存到腾讯云VectorDB。
5.3 复用数据
GPT查询腾讯云VectorDB，初始化连接时需要将drop_exists参数设置为False，并且去掉documents即可。
import tcvectordbvector_store = TencentVectorDB(url="http://10.0.X.X",key="eC4bLRy2va******************************",collection_params=CollectionParams(dimension=1536, drop_exists=False),
)storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)index = VectorStoreIndex.from_documents(storage_context=storage_context
)
到这里，GPT知识库基本构建成功。
接下来就是让GPT去查询索引数据，组装成自然语言，返回给用户。
待续。
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