Как обучить ChatGPT используя векторную базу данных

• Векторные базы данных используются для обучения моделей ChatGPT и других моделей LLM.  

• Они помогают моделям понимать контекст и отвечать на вопросы, как специалисты техподдержки.  

• Ограничения моделей: контекстное окно 128 тысяч токенов, что вызывает неэффективность при большом объеме данных.  

• Векторная база данных — это набор данных о значении слов в файле.  

• Для создания базы данных нужно подготовить текстовые файлы в формате .txt.  

• Файлы можно разбивать по размеру или разделителям для более точного анализа.  

• Разбиение по размеру подходит для больших файлов с непонятной структурой.  

• Разбиение по разделителям позволяет четко структурировать данные.  

• Важно избегать лишней информации и использовать только важные факты.  

• Файл загружается в базу данных и обрабатывается для генерации векторов.  

• Вектора содержат информацию о значении слов в предложении.  

• База данных готова к использованию и может включать множество файлов.  

• Для тестирования создается ассистент GPT-3 и подключается векторная база.  

• Ассистент использует контекст JSON для более точных ответов.  

• Вопросы разбиваются на вектора и сравниваются с данными в базе, что позволяет модели давать релевантные ответы.  

• Векторная база данных может быть использована для создания ботов в Telegram и на сайтах.  

• Интеграция с GPT-3 позволяет ботам отвечать на вопросы пользователей без участия человека.  

• Векторные базы данных помогают обучать модели и улучшать их ответы.