如何使用PHP来训练chatgpt 使用本地的知识库

2023/5/131

如何使用PHP来训练chatgpt

使用本地的知识库2

ChatGPT是一个基于GPT的聊天机器人，它使用了预训练的模型来生成回复。如果您想使用本地的知识库来增强ChatGPT的回复能力，可以考虑以下步骤：3

4

收集本地知识库：您可以从各种来源收集本地知识库，例如文本文件、数据库、API等。确保您的知识库包含ChatGPT需要的信息。5

6

将知识库转换为可用的格式：ChatGPT需要将知识库转换为可用的格式，例如JSON或CSV。您可以使用Python或其他编程语言来完成此任务。7

8

加载知识库：将知识库加载到ChatGPT中，以便ChatGPT可以使用它来生成回复。您可以使用Python中的pandas或其他库来加载知识库。9

10

使用知识库：一旦知识库被加载到ChatGPT中，您可以使用它来生成更准确的回复。ChatGPT可以使用知识库中的信息来回答用户的问题，或者提供更详细的信息。11

12

请注意，使用本地知识库可能需要一些编程知识和技能。如果您不熟悉编程，可以考虑寻求专业帮助或使用其他聊天机器人平台，例如Dialogflow或Botpress。13

14

php是否可以实现这个功能呢？15

是的，可以使用PHP来加载本地知识库并将其与ChatGPT集成。PHP是一种流行的服务器端编程语言，可以用于处理和操作数据。您可以使用PHP来读取本地知识库文件，将其转换为ChatGPT可以使用的格式，并将其加载到ChatGPT中。然后，您可以使用ChatGPT来生成回复并将其返回给用户。请注意，这需要一些编程知识和技能。如果您不熟悉PHP编程，可以考虑寻求专业帮助或使用其他聊天机器人平台，例如Dialogflow或Botpress。16

17

以下是使用PHP操作本地知识库并将其与ChatGPT集成的步骤：18

/*19

这段PHP代码的作用是将PDF文件转换成知识库文件，并使用该知识库来增强ChatGPT生成的文本。它还演示了如何使用PHP-ML库中的词袋模型和TF-IDF算法来提取关键词，以及如何使用Word2Vec算法来计算语义相似度。20

这段PHP代码的整个程序流程如下：21

22

调用 extract_text_from_pdf()

函数，将PDF文件转换成纯文本格式的字符串。23

24

调用 clean_text()

函数，对文本进行清洗，去除换行符、制表符、页眉、页脚、图片等无用信息。25

26

调用 extract_questions_and_answers()

函数，将文本分割成句子，并提取出问题和答案，存储为一个数组。27

28

调用 save_to_json()

函数，将问题和答案的数组保存为JSON格式的文件。29

30

调用 json_decode()

函数，读取JSON文件，将问题和答案的数组存储为一个关联数组。31

32

接收用户输入的文本，存储在 $input

变量中。33

34

调用 get_related_knowledge()

函数，使用 PHP-ML

库中的词袋模型和 TF-IDF

算法提取用户输入文本的关键词，并根据关键词从知识库中获取相关知识。35

将获取到的相关知识添加到生成的文本中，返回给用户。36

37

调用 generate_text()

函数，将用户输入的文本和知识库作为参数，调用 ChatGPT API

生成文本，并使用知识库增强生成的文本。第 1

页

2023/5/1338

39

调用 call_chatgpt()

函数，使用 cURL

发送 POST

请求到 ChatGPT

API，传递用户输入的文本和相关知识作为参数，获取生成的文本。40

41

*/42

以下是详细解释步骤：43

收集本地知识库：您可以从各种来源收集本地知识库，例如文本文件、数据库、API等。确保您的知识库包含ChatGPT需要的信息。44

45

将知识库转换为可用的格式：ChatGPT需要将知识库转换为可用的格式，例如JSON或CSV。您可以使用PHP来完成此任务。例如，如果您的知识库是一个CSV文件，您可以使用以下代码将其转换为JSON格式：46

47

$csv = file_get_contents('');48

$rows = array_map('str_getcsv', explode("n", $csv));49

$header = array_shift($rows);50

$json = array();51

foreach ($rows as $row) {52

$json[] = array_combine($header, $row);53

}54

$json = json_encode($json);55

file_put_contents('', $json);56

加载知识库：将知识库加载到ChatGPT中，以便ChatGPT可以使用它来生成回复。您可以使用PHP中的file_get_contents函数来加载知识库文件。例如，如果您的知识库是一个JSON文件，您可以使用以下代码将其加载到ChatGPT中：57

58

$knowledgebase = json_decode(file_get_contents(''), true);59

使用知识库：一旦知识库被匹配并加载到ChatGPT中，您可以使用它来生成更准确的回复。ChatGPT可以使用知识库中的信息来回答用户的问题，或者提供更详细的信息。您可以使用PHP来处理用户输入并调用ChatGPT来生成回复。例如，以下代码演示了如何使用PHP和ChatGPT来生成回复：60

61

匹配知识库中的知识通常使用字符串匹配算法，例如正则表达式、字符串相似度算法等。以下是一些常用的算法：62

63

正则表达式：使用正则表达式可以快速地匹配文本中的特定模式。例如，如果您的知识库中包含一些常见问题，您可以使用正则表达式来匹配这些问题并生成相应的回复。64

65

字符串相似度算法：字符串相似度算法可以计算两个字符串之间的相似度。例如，如果用户输入的问题与知识库中的某个问题相似，您可以使用字符串相似度算法来匹配这些问题并生成相应的回复。常用的字符串相似度算法包括Levenshtein距离、Jaccard相似度等。66

67

自然语言处理算法：自然语言处理算法可以帮助您理解用户输入的问题，并将其与知识库中的问题进行匹配。例如，您可以使用自然语言处理算法来提取用户输入中的关键词，并将其与知识库中的问题进行匹配。常用的自然语言处理算法包括词袋模型、TF-IDF算法等。68

69

请注意，选择合适的算法取决于您的具体情况和需求。您需要根据您的知识库和用户输入的特点来选择合适的算法。70

71

72

自然语言处理算法可以帮助您理解用户输入的问题，并将其与知识库中的问题进行匹配。以下是一些常用的自然语言处理算法及其实现方法：73

第 2

页

2023/5/1374

词袋模型：词袋模型是一种简单的自然语言处理算法，它将文本表示为一个词汇表中的单词集合。您可以使用Python中的nltk库来实现词袋模型。例如，以下代码演示了如何使用词袋模型来提取文本中的关键词：75

76

import nltk77

from ze import word_tokenize78

from import stopwords79

80

ad('stopwords')81

82

def extract_keywords(text):83

# Tokenize text84

tokens = word_tokenize(text)85

86

# Remove stop words87

stop_words = set(('english'))88

tokens = [token for token in tokens if () not in stop_words]89

90

# Return keywords91

return tokens92

TF-IDF算法：TF-IDF算法是一种常用的自然语言处理算法，它可以计算文本中每个单词的重要性。您可以使用Python中的scikit-learn库来实现TF-IDF算法。例如，以下代码演示了如何使用TF-IDF算法来计算文本中每个单词的重要性：93

94

from e_ import TfidfVectorizer95

96

def calculate_tfidf(texts):97

# Create TF-IDF vectorizer98

vectorizer = TfidfVectorizer()99

100

# Fit vectorizer to texts101

(texts)102

103

# Transform texts to TF-IDF vectors104

tfidf_vectors = orm(texts)105

106

# Return TF-IDF vectors107

return tfidf_vectors108

请注意，这只是一些常用的自然语言处理算法及其实现方法。您需要根据您的具体情况和需求选择合适的算法，并根据您的知识库和用户输入的特点进行调整和优化。109

110

php有没有类似的库111

是的，PHP有一些类似的库可以用于自然语言处理。以下是一些常用的PHP自然语言处理库：112

113

PHP-ML：PHP-ML是一个PHP机器学习库，它提供了一些自然语言处理算法，例如词袋模型、TF-IDF算法等。114

115

Stanford CoreNLP：Stanford

CoreNLP是一个Java自然语言处理工具包，但是它也提供了PHP接口，可以在PHP中使用。它提供了一些自然语言处理算法，例如分词、词性标注、命名实体识别等。116

117

OpenNLP：OpenNLP是一个Java自然语言处理工具包，但是它也提供了PHP接口，可以在PHP中使用。它提供了一些自然语言处理算法，例如分词、词性标注、命名实体识别等。第 3

页

2023/5/13118

119

请注意，这只是一些常用的PHP自然语言处理库。您需要根据您的具体情况和需求选择合适的库，并根据您的知识库和用户输入的特点进行调整和优化。120

121

请使用php-ml库进行知识匹配122

好的，以下是使用PHP-ML库进行知识匹配的示例代码：123

124

//

导入PHP-ML库125

require_once 'vendor/';126

127

use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;128

use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;129

use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;130

use PhpmlClassificationSVC;131

132

//

加载知识库133

$knowledgebase = json_decode(file_get_contents(''), true);134

135

//

训练模型136

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());137

$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();138

$classifier = new SVC();139

140

$X = array();141

$y = array();142

143

foreach ($knowledgebase as $item) {144

$X[] = $item['question'];145

$y[] = $item['category'];146

}147

148

$vectorizer->fit($X);149

$vectorizer->transform($X);150

151

$tfIdfTransformer->fit($X);152

$tfIdfTransformer->transform($X);153

154

$classifier->train($X, $y);155

156

//

匹配问题157

$input = $_POST['input'];158

159

$vectorizer->transform([$input]);160

$tfIdfTransformer->transform([$input]);161

162

$category = $classifier->predict([$input]);163

164

//

获取回答165

$answer = '';166

foreach ($knowledgebase as $item) {167

if ($item['category'] == $category[0]) {168

$answer = $item['answer'];169

break;第 4

页

2023/5/13170

}171

}172

173

echo $answer;174

这段代码使用了PHP-ML库中的TokenCountVectorizer、TfIdfTransformer和SVC类来训练一个分类器，并使用该分类器来匹配用户输入的问题。具体来说，它将知识库中的问题作为训练数据，将问题的类别作为标签，使用TokenCountVectorizer和TfIdfTransformer来提取特征，使用SVC类来训练分类器。然后，它将用户输入的问题作为测试数据，使用训练好的分类器来预测问题的类别，并从知识库中获取相应的回答。175

176

请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据您的具体情况和需求进行修改和调整。此外，您需要根据您的知识库和用户输入的特点来选择合适的特征提取方法和分类器，并进行调参和优化。177

178

实现get_related_knowledge函数的方法取决于您的知识库和相关知识的获取方式。以下是一些常用的方法：179

180

使用关键词提取：您可以使用自然语言处理算法（例如词袋模型、TF-IDF算法等）来提取与用户输入的问题相关的关键词，然后从知识库中获取包含这些关键词的相关知识。例如，以下代码演示了如何使用PHP-ML库中的词袋模型和TF-IDF算法来提取关键词：181

182

use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;183

use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;184

use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;185

186

function get_related_knowledge($input) {187

//

加载知识库188

$knowledgebase = json_decode(file_get_contents(''), true);189

190

//

提取关键词191

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());192

$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();193

194

$X = array();195

196

foreach ($knowledgebase as $item) {197

$X[] = $item['question'];198

}199

200

$vectorizer->fit($X);201

$vectorizer->transform([$input]);202

203

$tfIdfTransformer->fit($X);204

$tfIdfTransformer->transform([$input]);205

206

$keywords = $vectorizer->getVocabulary();207

208

//

获取相关知识209

$related_knowledge = '';210

211

foreach ($knowledgebase as $item) {212

foreach ($keywords as $keyword) {213

if (stripos($item['question'], $keyword) !== false) {第 5

页

2023/5/13214

$related_knowledge .= $item['question'] . ' ' .

$item['answer'] . ' ';215

break;216

}217

}218

}219

220

return $related_knowledge;221

}222

使用语义相似度：您可以使用自然语言处理算法（例如词向量、句向量等）来计算用户输入的问题与知识库中的问题之间的语义相似度，然后选择与用户输入的问题最相似的知识作为相关知识。例如，以下代码演示了如何使用PHP-ML库中的Word2Vec算法来计算语义相似度：223

224

use PhpmlFeatureExtractionStopWordsEnglish;225

use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;226

use PhpmlTokenizationWhitespaceTokenizer;227

use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;228

use PhpmlMathDistanceCosine;229

use PhpmlNeuralNetworkNetworkMultilayerPerceptron;230

231

function get_related_knowledge($input) {232

//

加载知识库233

$knowledgebase = json_decode(file_get_contents(''), true);234

235

//

计算语义相似度236

$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new WhitespaceTokenizer());237

$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();238

$englishStopWords = new English();239

$cosineDistance = new Cosine();240

$neuralNetwork = new MultilayerPerceptron(array(100, 50, 10));241

242

$X = array();243

$y = array();244

245

foreach ($knowledgebase as $item) {246

$X[] = $item['question'];247

$y[] = $item['answer'];248

}249

250

$vectorizer->fit($X);251

$vectorizer->transform([$input]);252

253

$tfIdfTransformer->fit($X);254

$tfIdfTransformer->transform([$input]);255

256

$X = $tfIdfTransformer->transform($vectorizer->transform($X));257

$input = $tfIdfTransformer->transform($vectorizer->transform([$input]));258

259

$neuralNetwork->train($X, $y);260

261

$related_knowledge = '';262

$max_similarity = 0;263

第 6

页

2023/5/13264

foreach ($knowledgebase as $item) {265

$similarity = $cosineDistance->distance($input[0],

$neuralNetwork->predict($tfIdfTransformer->transform($vectorizer->transform([$item['question']])))[0]);266

267

if ($similarity > $max_similarity) {268

$max_similarity = $similarity;269

$related_knowledge = $item['question'] . ' ' . $item['answer'] . '

';270

}271

}272

273

return $related_knowledge;274

}275

请注意，这只是一些常用的方法。您需要根据您的具体情况和需求选择合适的方法，并根据您的知识库和用户输入的特点进行调整和优化。276

277

以下是使用PHP来实现将PDF文件转换成知识库文件的示例代码：278

279

require_once 'vendor/';280

281

use SmalotPdfParserParser;282

283

function extract_text_from_pdf($file_path) {284

$parser = new Parser();285

$pdf = $parser->parseFile($file_path);286

$text = $pdf->getText();287

return $text;288

}289

290

function clean_text($text) {291

//

去除换行符、制表符等292

$text = preg_replace('/s+/', ' ', $text);293

//

去除页眉、页脚等294

$text = preg_replace('/^[^295

]*296

/', '', $text);297

$text = preg_replace('/298

[^299

]*$/', '', $text);300

//

去除图片等301

$text = preg_replace('/302

[图片]303

/', '', $text);304

return $text;}305

请继续输出306

307

function extract_questions_and_answers($text) {308

//

句子分割309

$sentences = preg_split('/(?<=[.?!])s+(?=[a-z])/i', $text);310

//

提取问题和答案311

$questions_and_answers = array();312

for ($i = 0; $i < count($sentences); $i++) {第 7

页

2023/5/13313

if ($i < count($sentences) - 1 && preg_match('/^答：/', $sentences[$i

+ 1])) {314

$questions_and_answers[] = array(315

'question' => $sentences[$i],316

'answer' => substr($sentences[$i + 1], 2),317

);318

}319

}320

return $questions_and_answers;321

}322

323

function save_to_json($questions_and_answers, $file_path) {324

$json = json_encode($questions_and_answers, JSON_UNESCAPED_UNICODE |

JSON_PRETTY_PRINT);325

file_put_contents($file_path, $json);326

}327

328

//

示例：将PDF文件转换成知识库文件329

$text = extract_text_from_pdf('');330

$text = clean_text($text);331

$questions_and_answers = extract_questions_and_answers($text);332

save_to_json($questions_and_answers, '');333

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据您的具体情况和需求进行调整和优化。例如，您可能需要使用更复杂的自然语言处理算法来提取问题和答案，或者使用更灵活的文件格式来保存知识库。334

use SmalotPdfParserParser;335

336

function extract_questions_and_answers($text) {337

//

句子分割338

$parser = new Parser();339

$parser->setOption('',

'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[]^_`{|}~');340

$pdf = $parser->parseContent($text);341

$text = $pdf->getText();342

$sentences = preg_split('/(?<=[。？！])s+(?=[^A-Za-z0-9])/u', $text);343

//

提取问题和答案344

$questions_and_answers = array();345

for ($i = 0; $i < count($sentences); $i++) {346

if ($i < count($sentences) - 1 && preg_match('/^答：/', $sentences[$i

+ 1])) {347

$questions_and_answers[] = array(348

'question' => $sentences[$i],349

'answer' => substr($sentences[$i + 1], 2),350

);351

}352

}353

return $questions_and_answers;354

}355

356

function call_chatgpt($input) {357

// Call ChatGPT API to generate text358

// ...第 8

页

2023/5/13359

}360

请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据您的具体情况进行修改和调整。此外，您需要实现call_chatgpt函数来调用ChatGPT API并生成回复。361

362

将与问题相关联的本地知识作为上下文提交给ChatGPT可以帮助ChatGPT更好地理解用户的问题，并生成更准确的回答。以下是一些常用的方法：363

364

365

将相关知识作为上下文：您可以将与问题相关联的本地知识作为上下文，提交给ChatGPT的API。例如，以下代码演示了如何将相关知识作为上下文，提交给ChatGPT的API：366

367

$input = $_POST['input'];368

$knowledge = get_related_knowledge($input);369

370

$ch = curl_init();371

372

curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, 'OpenAiapiUrl');373

374

curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1);375

376

curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode(array(377

'input' => $input,378

'context' => $knowledge,379

)));380

381

curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);382

383

$output = curl_exec($ch);384

385

curl_close($ch);386

387

echo $output;388

请注意，这只是一些常用的方法。您需要根据您的具体情况和需求选择合适的方法，并根据您的知识库和用户输入的特点进行调整和优化。第 9

页