引言

在開始開發(fā)之前，我們首先要了解我們將會(huì)接觸到的編程語(yǔ)言和組件。我本身是一名Java開發(fā)者，雖然也有接觸過(guò)C、C++和PHP開發(fā)語(yǔ)言，但在工作中使用的并不多。因此，為了本次開發(fā)，我們選擇了Python作為開發(fā)語(yǔ)言。大家都是從零開始，只要你有編程知識(shí)，就可以和我一起學(xué)習(xí)?；仡櫼幌挛覀冃枰_發(fā)的簡(jiǎn)易版架構(gòu)圖：

圖片

前置知識(shí)

接下來(lái)，我們來(lái)看一下我們需要用到的知識(shí)點(diǎn)：Python 3.10版本、Git、Embedding、Hugging Face、Milvus、Langchain、OpenAI和Docker Desktop。在開發(fā)過(guò)程中，我們將使用Visual Studio Code作為客戶端，并安裝以下插件：Dev Container和Jupyter。請(qǐng)牢記這些內(nèi)容，它們都是我們開發(fā)中需要使用到的，這樣你就能對(duì)開發(fā)這個(gè)知識(shí)庫(kù)有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)了。

需要掌握

Python：選擇Python 3.10版本是因?yàn)槲以趪L試最新版本時(shí)遇到了一些報(bào)錯(cuò)，所以我決定降低版本，以確保開發(fā)過(guò)程盡可能順利。個(gè)人而言，我發(fā)現(xiàn)Python具有簡(jiǎn)潔而優(yōu)雅的語(yǔ)法，且具備廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，從數(shù)據(jù)分析到機(jī)器學(xué)習(xí)都可以使用它進(jìn)行開發(fā)。

Git：如果你只是在本地運(yùn)行代碼而不需要與他人協(xié)作，那么可能不需要使用Git。然而，作為一個(gè)團(tuán)隊(duì)開發(fā)工具，Git提供了版本控制和協(xié)作功能，可以讓多個(gè)開發(fā)者在同一個(gè)項(xiàng)目中進(jìn)行并行開發(fā)，非常方便。

Docker：我對(duì)Docker有較多的接觸，所以在這個(gè)項(xiàng)目中使用了它。Docker是一個(gè)開源的容器化平臺(tái)，可以通過(guò)容器化技術(shù)將應(yīng)用程序和其依賴項(xiàng)打包成一個(gè)獨(dú)立的可移植鏡像。使用Docker可以提供一致的開發(fā)環(huán)境，并且能夠輕松部署到不同的服務(wù)器上。

Embedding：嵌入是一種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以將高維的數(shù)據(jù)映射到低維空間中，從而提取出數(shù)據(jù)中的有用特征。在這個(gè)項(xiàng)目中，我們可能會(huì)使用嵌入技術(shù)來(lái)處理文本或圖像數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行后續(xù)的分析和處理。

Hugging Face：Hugging Face是一個(gè)活躍的開源社區(qū)，提供了許多預(yù)訓(xùn)練的模型和工具，可以用于文本生成、情感分析、問(wèn)答系統(tǒng)等任務(wù)。在這個(gè)項(xiàng)目中，我們會(huì)利用Hugging Face的提供的向量模型來(lái)實(shí)現(xiàn)一些自然語(yǔ)言處理的功能。

Milvus：Milvus是一個(gè)開源的向量數(shù)據(jù)庫(kù)，專門用于存儲(chǔ)和查詢大規(guī)模的向量數(shù)據(jù)。它提供了高效的相似度搜索和索引構(gòu)建功能，適用于許多機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。在這個(gè)項(xiàng)目中，我們會(huì)使用Milvus來(lái)存儲(chǔ)和查詢某些向量數(shù)據(jù)。就跟我們的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一樣的，只不過(guò)他存儲(chǔ)的是向量，而不是我們的字段數(shù)據(jù)。

Langchain：當(dāng)談到Langchain時(shí)，我認(rèn)為它類似于Java的SDK包或者是util類，它封裝了許多API供我們調(diào)用。它的一個(gè)顯著特點(diǎn)是簡(jiǎn)單且具有高可讀性。這意味著我們可以輕松地使用Langchain提供的API來(lái)實(shí)現(xiàn)特定功能，而不需要花費(fèi)大量的時(shí)間去編寫復(fù)雜的代碼。這樣，我們可以更專注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)，而不用過(guò)多關(guān)注底層實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。同時(shí)，由于API的可讀性高，我們能夠更容易地理解和使用Langchain中提供的各種功能。

OpenAI：它確實(shí)是一個(gè)非常強(qiáng)大的平臺(tái)。在語(yǔ)言模型中，OpenAI訓(xùn)練的模型表現(xiàn)非常出色，能夠提供非常接近實(shí)際的回答。這對(duì)于聊天機(jī)器人、智能助手等應(yīng)用非常有價(jià)值。通過(guò)使用OpenAI的模型，我們可以得到更準(zhǔn)確和自然的回答，總的來(lái)說(shuō)，OpenAI在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力不容小覷，對(duì)于語(yǔ)言相關(guān)的應(yīng)用開發(fā)具有巨大的幫助和潛力。

項(xiàng)目簡(jiǎn)易結(jié)構(gòu)

下面是我們的目錄結(jié)構(gòu)示例，以簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)開發(fā)流程為基礎(chǔ)，你可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行優(yōu)化：

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.devcontainer：這個(gè)文件夾是用來(lái)在Visual Studio Code中進(jìn)行Docker開發(fā)的。里面包含一個(gè)json文件，用于指定如何構(gòu)建Docker容器。

.venv：這個(gè)文件夾是運(yùn)行時(shí)自動(dòng)生成的，用于存放運(yùn)行時(shí)編譯生成的Python虛擬環(huán)境。我們不需要手動(dòng)創(chuàng)建或管理它。

volumes：這個(gè)文件夾也是在運(yùn)行時(shí)自動(dòng)生成的，用于存放運(yùn)行時(shí)編譯生成的數(shù)據(jù)卷。我們不需要手動(dòng)創(chuàng)建或管理它。

.env：這個(gè)文件用于定義環(huán)境變量。

.gitattributes：這個(gè)文件用于定義Git提交時(shí)的一些屬性。

.gitignore：這個(gè)文件用于定義哪些文件或文件夾不應(yīng)該被提交到Git倉(cāng)庫(kù)中。

docker-compose.yaml：這個(gè)文件用于定義多個(gè)Docker容器的編排配置。

Dockerfile：這個(gè)文件用于將當(dāng)前項(xiàng)目編譯成Docker鏡像。

main.py：這個(gè)文件是我們實(shí)際運(yùn)行的Python代碼。

pyproject.toml：由于Python包的安裝對(duì)版本依賴性較強(qiáng)，我們使用了Poetry工具來(lái)管理依賴項(xiàng)的安裝，而不是使用傳統(tǒng)的pip命令。

README.md：這個(gè)文件是一個(gè)Markdown文件，用于介紹我們的項(xiàng)目，但是對(duì)于項(xiàng)目開發(fā)來(lái)說(shuō)不是必需的。

requirements.txt：這個(gè)文件用于定義需要安裝的Python依賴包，我們這次不使用它。

untitled.ipynb：這個(gè)文件是一個(gè)Jupyter Notebook文件，類似于我們的調(diào)試器模型，但是它是逐段執(zhí)行的。我們稍后可以仔細(xì)研究它。

下面的一個(gè)Python文件是我用來(lái)進(jìn)行測(cè)試的，你們不需要關(guān)注它。

總結(jié)

在這個(gè)項(xiàng)目中，我們將使用Python作為開發(fā)語(yǔ)言，結(jié)合Hugging Face、Milvus、Langchain、OpenAI等工具和技術(shù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)易版的架構(gòu)圖。通過(guò)嵌入技術(shù)處理文本和圖像數(shù)據(jù)，利用Hugging Face的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行自然語(yǔ)言處理，使用Milvus作為向量數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)和查詢。同時(shí)，我們還會(huì)使用Langchain提供的API來(lái)簡(jiǎn)化開發(fā)流程，并借助OpenAI的強(qiáng)大功能實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和自然的回答。這個(gè)項(xiàng)目將幫助我們深入了解各種技術(shù)和工具的使用，并提供一個(gè)清晰的業(yè)務(wù)開發(fā)流程。