在当今这个快速发展的世界中，企业总是在寻找新的方法来提升客户服务和参与度。快速且准确地回应客户咨询的聊天机器人是实现这一目标的一种方式。本文将展示如何利用企业自身的文档，通过提示工程来构建聊天机器人。
将探讨几种不同的方法及其利弊，包括微调GPT-3、直接提示工程以及将向量索引与GPT-3 API集成。作为业余爱好使用ChatGPT进行闲聊和研究新概念的人，会发现这既有趣又有教育意义。
理解使用ChatGPT和基于文档的问题回答构建聊天机器人的过程。了解通过聊天机器人技术提升客户服务和参与度的重要性。探索构建聊天机器人的各种技术，包括微调GPT-3、直接提示工程以及将向量索引与GPT-3 API集成。
能赋予它更有效的用途吗？现在能做的远不止闲聊。感谢OpenAI最新发布的GPT 3.5系列API，问答成为了企业与个人使用中特别有效的用例。可以用简单的语言询问关于自己的文档或数据的问题，它会迅速地通过收集必要的信息来回应。
基于ChatGPT的聊天机器人用于多种用途，包括管理个人知识和综合用户研究。在本文中，将讨论如何使用自己的数据创建自己的问答聊天机器人，解释为什么一些方法不可行，并提供一步一步的教程，有效使用llama-index和GPT API来创建文档问答聊天机器人。
作为一名产品经理，花费大量时间阅读内部文件和客户评论。立即考虑使用ChatGPT作为个人助理，帮助整理客户反馈或查找相关旧产品文档的功能。
提示是一种向AI提供任务和指令以执行任务的方式。一旦给它一组命令（提示），AI就会执行工作。提示有不同的类型，这取决于它们的应用。它们可以是小指令、问题、段落或投票。提示可以简单也可以复杂。提示工程是为AI工具精确回答问题而恰当放置提示的实践。
在本节中，将借助LlamaIndex和GPT创建一个问答聊天机器人（text-davinci-003），它将允许向聊天机器人询问关于文档的问题，并以自然语言接收回应。
在开始之前，需要准备好教程：
# 可以在 https://platform.openai.com/account/api-keys 找到OpenAI API Key。
# 一个存放文档的仓库。LlamaIndex支持许多不同的数据源，包括Notion、Google Docs、Asana等。本文中将仅使用纯文本文件进行演示。
# 一个本地Python环境，如Jupyter Notebook。
过程简单，只需要几个步骤：
# 安装库是第一步。在Jupyter notebook中输入以下命令。使用这些命令安装LlamaIndex和OpenAI。
!pip install openai # 安装OpenAI
!pip install llama-index # 安装llama index
# 将库导入Python，并创建一个新的.py文件来设置OpenAI API key。
# 导入必要的包
from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, Document, SimpleDirectoryReader
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'sk-YOUR-API-KEY'
导入必要的库并安装后，必须为文档创建一个索引。可以从字符串加载文档，或者使用LllamaIndex提供的SimpleDirectoryReader方法。
搜索索引很简单。
正如上面看到的，从机器人得到的输出是正确的，因为它正确地识别了文档的。可以输入任何与公司或相关的问题，机器人将正确地回答，这要归功于强大的llama_index库。
上述程序仅演示了使用LlamaIndex和GPT回答问题的基本首次使用。然而，可以做得更多。实际上，可以设置LlamaIndex使用另一种大型语言模型（LLM），使用另一种类型的索引进行各种工作，用新索引替换现有索引等。
本文展示了如何使用Python和一些强大的AI技术构建一个依赖于自己的商业文件的虚拟助手。借助这个机器人，可以快速准确地回应客户的咨询，增强参与度和客户服务。可以根据业务的独特资源定制聊天机器人的答案。
聊天机器人现在受到公司和企业的高度重视，感谢Open-AI的简单库，现在创建聊天机器人非常容易。还可以训练聊天机器人阅读提供给它的文档，并根据文档回答查询。这些聊天机器人可以帮助企业节省成本并提高效率。