Pre-processamento de Conhecimento
O desenvolvedor contratado pela Superbase compartilha sua experiência em três etapas para construir o ClippyGPT:
1. Pre-processing do conhecimento (arquivos MDX da documentação do Superbase)
2. Armazenamento dos dados processados em um banco de dados e geração de embeddings
3. Injeção do conteúdo como contexto em um prompt GPT-3
Injeção de Contexto: A Chave para Respostas Personalizadas
O desenvolvedor apresenta a técnica de injeção de contexto como solução para customizar o GPT-3 para produzir resultados específicos com base em um conhecimento personalizado. Isso envolve buscar o conhecimento mais relevante relacionado à consulta do usuário e injetar as peças mais relevantes no prompt como contexto.
Implementação da Injeção de Contexto com Superbase
O desenvolvedor explica como implementar a injeção de contexto utilizando o Superbase, incluindo:
* Pre-processamento de arquivos Markdown (MDX) para prepará-los para uso com um modelo de conclusão GPT-3
* Geração de embeddings para converter texto em um vetor de números de ponto flutuante que capturem informações significativas
* Armazenamento dos embeddings em um banco de dados usando um tipo de dados vetorial fornecido pelo PG vector
Desafios e Soluções
O desenvolvedor também discute os desafios de processar vários tipos de arquivos, como Markdown, JavaScript e MDX, e apresenta o conceito de embeddings como solução para agrupar frases com significados semelhantes.
Resumo
Neste artigo, exploramos como construir um chatbot avançado chamado ClippyGPT, que usa a tecnologia de processamento de linguagem natural do OpenAI ChatGPT para fornecer respostas precisas e personalizadas aos usuários. A injeção de contexto é a chave para customizar o GPT-3 para produzir resultados específicos com base em um conhecimento personalizado.