searchGPT开发者教程从零开始构建LLM驱动的智能搜索引擎【免费下载链接】searchGPTGrounded search engine (i.e. with source reference) based on LLM / ChatGPT / OpenAI API. It supports web search, file content search etc.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/searchGPTsearchGPT是一款基于LLM/ChatGPT/OpenAI API的智能搜索引擎它支持网络搜索、文件内容搜索等功能并能提供带有来源参考的可靠回答。本教程将带你从零开始搭建这个强大的工具无需深厚的AI背景只需跟随简单步骤即可快速上手。 准备工作环境与依赖在开始之前请确保你的开发环境满足以下要求Python 3.10.8推荐使用虚拟环境必要的依赖库通过requirements.txt安装首先克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/se/searchGPT cd searchGPT安装依赖pip install -r requirements.txt核心依赖包括OpenAI API客户端openai0.27.0Web框架Flask2.2.3语义搜索工具scikit-learn1.2.1文档提取库python-docx0.8.11, python-pptx0.6.21 核心配置config.yaml详解项目的核心配置文件位于src/config/config.yaml你需要根据需求修改以下关键参数基础设置general: language: en-US # 支持多语言如zh-CN、ja-JP等 source_service: is_use_source: true # 启用来源引用核心功能 is_enable_bing_search: true # 启用必应搜索LLM服务配置llm_service: provider: openai # 支持openai/goose_ai openai_api: api_key: your_api_key_here # 填入OpenAI API密钥 model: gpt-3.5-turbo # 默认模型也可使用gpt-4 max_tokens: 300 # 回答长度限制缓存设置cache: is_enable: web: true # 启用网页缓存提升性能 path: .cache # 缓存文件存储路径️ 架构解析searchGPT工作原理searchGPT的后端架构采用模块化设计主要包含五大核心服务图searchGPT系统架构流程图展示了从用户查询到生成回答的完整流程1. 来源服务SourceService处理各种数据源网络搜索BingSearch文件提取PPT/DOC/PDF Extractor代码位置src/SourceService.py2. 语义搜索服务SemanticSearchService实现智能内容匹配PyTerrier-TF传统搜索算法FAISS向量搜索引擎代码位置src/SemanticSearchService.py3. LLM服务LLMService处理自然语言生成OpenAI API集成Prompt工程优化代码位置src/LLMService.py4. 前端服务FrontendService提供用户交互界面Flask Web应用Gradio界面支持代码位置src/FrontendService.py5. 文本提取服务TextExtract处理不同格式文档HTML提取src/text_extract/html/文档提取src/text_extract/doc/️ 快速启动两种运行方式1. Flask Web应用python src/flask_app.py访问 http://localhost:5000 即可看到Web界面图searchGPT的Web用户界面展示了搜索查询和带来源的回答结果2. Gradio界面python src/gradio_app.py适合快速演示和测试自动生成交互式界面。 关键功能实现核心代码片段语义搜索实现# 简化版语义搜索代码 from sentence_transformers import SentenceTransformer import faiss model SentenceTransformer(all-MiniLM-L6-v2) index faiss.IndexFlatL2(384) # 匹配模型维度 # 添加文档向量 documents [文档1内容, 文档2内容] embeddings model.encode(documents) index.add(embeddings) # 查询相似文档 query 你的查询 query_embedding model.encode([query]) D, I index.search(query_embedding, k3) # 返回Top3结果LLM回答生成# 简化版LLM调用代码 import openai def generate_answer(prompt, sources): messages [ {role: system, content: 你是一个基于来源回答问题的AI助手}, {role: user, content: f根据以下来源回答问题{sources}\n问题{prompt}} ] response openai.ChatCompletion.create( modelgpt-3.5-turbo, messagesmessages, max_tokens300 ) return response.choices[0].message.content 可解释性设计来源追踪与可信度searchGPT的核心优势之一是提供可解释的回答每个结论都附有来源引用图searchGPT的可解释性功能展示点击可展开查看详细来源依据实现这一功能的关键代码位于src/FootnoteService.py通过以下方式实现为每个信息片段添加来源标记支持点击展开查看完整来源实现引用内容的精准定位️ 扩展与定制打造个性化搜索引擎添加新的数据源创建新的提取器类继承src/text_extract/doc/abc_doc_extract.py在SourceService中注册新提取器更新配置文件启用新数据源更换LLM模型修改src/config/config.yaml中的llm_service部分llm_service: provider: openai openai_api: model: gpt-4 # 切换到GPT-4模型 总结与下一步通过本教程你已经了解了如何搭建和配置searchGPT搜索引擎。这个强大的工具结合了传统搜索与LLM技术能够提供准确且可验证的回答。下一步建议探索playground/目录下的示例代码尝试集成自定义数据源优化prompt工程提升回答质量参与项目贡献提交PR到官方仓库现在你已经具备了构建自己的LLM驱动搜索引擎的基础知识开始你的AI搜索之旅吧【免费下载链接】searchGPTGrounded search engine (i.e. with source reference) based on LLM / ChatGPT / OpenAI API. It supports web search, file content search etc.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/searchGPT创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考