这是一个创建于 289 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
目前已实现的功能：
- 通过上传文件 GPT embedding
- 通过输入网页 URL 进行 GPT embedding
- 创建 vector 数据，后续可以多次使用
- 直接使用他人创建好的 vector 数据
- 100% 代码开源
我在今年四月的时候，开源了 ChatFile 项目，收获了 2.4K 的 stars, 该项目的目的是上传文件进行 GPT 的 Embedding ，能够上传 PDF 、Epub 、Markdown 、Text 、Zip 等等一些系列格式的文件做到 ChatPDF 之类的效果。
新的项目设计的初衷是，ChatFiles 在之前开源后，收到了很多用户的上传文件使用 Embedding ，但是这些 Embedding 并不能被所有人重复使用，这样就形成了大量的浪费，大家都在给 OpenAI 交重复的钱💰。
例如我在 https://chat.vectorhub.org 中 Embedding 了 https://github.com/k88hudson/git-flight-rules/blob/master/README.md 的材料。
并提供了一些快速的开始问题，那么其它用户就不需要再次花钱 embedding 就可以使用该数据。
大家也可以想一想还有什么有趣的可以进行 embedding 的。可以用你的 API Key embedding 然后所有人一起使用。也可以在这个帖子讨论，后续项目的进展在 我的推特 上更新。
目前项目还在初期，大家可以多多提提 bug 。新的项目地址： https://github.com/guangzhengli/vectorhub
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ql562482472 289 天前
请问一下是不是可以理解为在模型的上下文上添加了一些资料？在我们的对话中可以有更详尽的参考？还是添加了一种新的思维方式啊，或者是一些 prompt ？主要是不明白这是个啥 所以想请教一下
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SWALLOWW 289 天前
我也没懂，能不能举例一个使用场景
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zzh161 289 天前
翻了半天，这个怎么设置代理？一定要代理本机所有流量？
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Seanfuck 289 天前
问题是每个人用的文件或网页不同，这个不同于模型能通用
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hyperzlib 289 天前
顺便提一嘴，如果要本地搭建、低成本向量搜索，也可以试试 BERT 的 Embedding 。
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ligz OP  1
@SWALLOWW
@ql562482472 @SWALLOWW @ql562482472 举个例子，我基于 https://github.com/k88hudson/git-flight-rules/blob/master/README.md 这个 Git 操作手册进行 Embedding 创建了 vector 数据后，就可以问 ChatGPT 基于这个文档材料相关的问题。例如问 I want to undo rebase/merge ，它就会回复 To undo a rebase or merge, you can reset your branch to the original HEAD pointer using the ORIG_HEAD variable. Use the command "git reset --hard ORIG_HEAD" to recover your branch to its state before the rebase/merge. 这段话是基于材料的上下文，而不是 GPT 的自由发挥。 再比如我上传朱自清的《背影》这篇文章，我问橘子是谁买的？可以得到回复是父亲买的。 所以这个功能是基于上传材料的上下文得到 GPT 的回答，而不是纯粹的 GPT 问答。  |
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pkoukk 289 天前
langchain 好用么？
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ligz OP @pkoukk #10 LangChain 还是可以的，这个项目所有和 OpenAI / Azure Openai 集成的代码都是用的 LangChain ，想要学习 LangChain 写 AI 应用的小伙伴可以拉代码看看。
如果不想用 Python 写 AI 应用，我觉得 LangChainJs 是唯一选择。 |
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mMartin 289 天前
这不就知识库么
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hahastudio 289 天前
关于 embedding 能否共享，我觉得大不了再存一个 model 名字就好了，顶多就是同一段文字有好几个 vector 结果，相当于是大型缓存
但有几个问题： 1. 可能同一篇文章不同的应用切出来的片不一样，有潜在浪费 2. 需要假定传上来的都是可以放在公有领域的文字，不然别人付费了 paywall 做了 embedding 然后我没花钱也能拿到结果？ |
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easychen 289 天前 1
我也觉得这块可以搞搞，还注册了 vechub.cn 😂 感觉还是给 embedding 定义一个开放格式，然后分享这个格式的文件比较好。这样各种聊天客户端可以直接支持，用户只需要去下载文件导入就能直接使用。
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connectsixboy 289 天前
获取的 embedding 短时间内可以用，但是 OpenAI 更新模型之后，之前的获取的 embedding 是不是就失效了啊？
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ligz OP @hahastudio embedding 共享的商业化我也感觉有点难，感觉细分领域自己创建独有业务领域的 embedding 数据给别人使用还是很有前景的
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ligz OP @connectsixboy 理论上模型变化很大会造成失效，但是 OpenAI 最近都是更新 gpt 模型，text-embedding 模型更新频率很慢。
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flyingfz 289 天前
建议要加上 **模型** 类型。
相信大部分人，由于各种原因，应该是没办法调用 open ai 的接口的， 替代的方案，可以自己部署类似 BERT 或者 text2vec 的各种模型。 |
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rpman 289 天前
如何区分不同的 chunking 方式？
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EthanLiu1993 289 天前 1
厉害，很早之前就关注了 chatFile ，晚上回去再看看这个
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