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在前面的文章中，我们介绍了如何使用GPT模型搭建私有知识库聊天机器人的基本原理、环境安装、数据向量化。本文将进一步介绍如何使用langchain框架实现问答功能。
1、使用langchain框架
langchain是一个强大的框架，可以帮助我们构建基于GPT的问答系统。首先，我们需要导入所需的库和模块：
from langchain import PromptTemplate
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Milvus
2、向量处理和检索
在实现问答功能之前，我们需要将问题进行向量处理，并从向量数据库中检索最相似的数据。首先，我们与Milvus向量数据库建立连接，并设置检索前N条最相似数据：
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_store = Milvus(
embedding_function=embeddings,
connection_args={"host": MILVUS_HOST, "port": MILVUS_PORT}
)
retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": target_source_chunks})
3、定义prompt模板
接下来，我们定义一个prompt模板，用于生成回答。这个模板包含了已知的信息和用户的问题：
prompt_template = """基于以下已知信息，简洁和专业的来回答用户的问题。
如果无法从中得到答案，请说 "根据已知信息无法回答该问题"，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。
已知内容:
{context}
问题:
{question}"""
promptA = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["context", "question"])
4、调用OpenAI接口进行问答
现在，我们可以调用OpenAI接口进行问答了。我们使用RetrievalQA类，并将之前定义的retriever和promptA传入，获取答案：
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=openaiLlm, retriever=retriever, chain_type="stuff",
chain_type_kwargs={"prompt": promptA}, return_source_documents=True)
res = qa(question)
answer, docs = res['result'], res['source_documents']
print("question:[%s], answer:[%s]" % (question, answer))
5、全部代码
from langchain import PromptTemplate
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Milvus
@llm_blue.route("/ans/<question>")
def ans(question: str) -> str:
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_store = Milvus(
embedding_function=embeddings,
connection_args={"host": MILVUS_HOST, "port": MILVUS_PORT}
)
retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": target_source_chunks})
prompt_template = """基于以下已知信息，简洁和专业的来回答用户的问题。
如果无法从中得到答案，请说 "根据已知信息无法回答该问题"，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。
已知内容:
{context}
问题:
{question}"""
promptA = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["context", "question"])
chain_type_kwargs = {"prompt": promptA}
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=openaiLlm, retriever=retriever, chain_type="stuff",
chain_type_kwargs=chain_type_kwargs, return_source_documents=True)
res = qa(question)
answer, docs = res['result'], res['source_documents']
print("question:[%s], answer:[%s]" % (question, answer))
return answer
6、总结
本文介绍了如何使用langchain框架实现基于GPT的私有知识库聊天机器人的问答功能。通过将问题进行向量处理并从向量数据库中检索相似数据，再结合OpenAI接口进行拟人化回答，我们可以构建一个具备垂直领域知识的问答系统。