个性化训练知识库GPT机器人服务接口对接

如果你的需求仅仅是对接自训练的 ChatGPT 接口，实现自己的个性化机器人，那么可以看看下面的个性化 ChatGPT 调用接口

前提条件是已经搭建好了知识库服务，该服务默认监听端口 8083

chat 接口地址#

POST http://127.0.0.1:8083/{集合名称}/searchStream

请求头

必须是 form 形式，因为接收数据是从 form 数据接收，没有接收 json 数据

| 类型 | 值 |

| ———— | ——————————— |

| Content-Type | application/x-www-form-urlencoded |

请求 body

| key | value |

| ———— | ——————————— |

| keywords | 咨询的问题 |

| system | 提示词 |

| history | 历史消息 |

这里面 keywords 是必填的，其他是选填的

提示词的效果是，比如：假设你是一个文档，你只能根据前面的上下文回答问题

历史消息 history ，如果需要理解上下文信息，那么就要把之前发送和回复的消息也传过去，这样才能理解上下文信息

这样就会限制的比较严谨，不会让他随意回复

最终传递的信息#

system：{提示词}，我会向你提问题，你必须根据提供的知识信息总结归纳后回答问题，不要写解释，提取出精确的表达，对于与知识信息无关的问题或者不理解的问

题等，你应拒绝并告知用户 “我没有查询到相关信息，请您提供更详细的问题信息。” 我提供的知识信息是：

{参考知识}

{历史记录}

user:{提示词}，我的问题是：{用户的咨询问题}

文件上传训练接口地址#

POST http://127.0.0.1:8083/{集合名称}/uploadDoc

该接口支持上传 docx 、txt、xlsx、pdf。上传成功后会读取文件内容，按字符长度分块，调用 OpenAI Embedding 接口，存入到 qdrant 向量数据库。

请求头

必须是 multipart/form-data 形式，因为需要接收文件数据

| 类型 | 值 |

| ———— | ——————————— |

| Content-Type | multipart/form-data |

请求 body

| key | value |

| ———— | ——————————— |

| file| 二进制文件 |

上传网址内容接口地址#

POST http://127.0.0.1:8083/{集合名称}/uploadUrl

1. 程序读取网址的所有内容，去除 html 标签，分割后调用 OpenAI 向量化接口，内容和网址一并存入向量数据库

2. 用户使用自然语言查询，向量化自然语言，向量搜索数据库，整合后发送给 OpenAI 的 chat 接口

3. 拿到内容后，把参考网址附在内容下面

| 类型 | 值 |

| ———— | ——————————— |

| Content-Type | application/x-www-form-urlencoded |

请求 body

| key | value |

| ———— | ——————————— |

|url| 网页地址 |

有需要的朋友可以前往官网查看具体效果#

产品官网
gofly.v1kf.com

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