一个基于大语言模型API实现端到端的文档问答项目
注：本项目并非chatpdf官方开源项目，仅是揣测和复现
虽然chatpdf.com的实现代码并不开源，但是基于作者的twitter回复还是大致理顺了功能原理，主要流程原理如下：
1 、文本切割
将文本切割成一小部分，调用 openai 的 embedding 接口，返回这段文本的 embedding 的向量数据。存储这些数据，并且保存好对应关系。
2 、用户提问
将用户提的问题，调用 openai 的 embedding 接口，返回问题的向量数据。
3 、搜索向量
计算相似度,用问题的向量，在之前切割的所有向量数据里，计算和问题向量相似度最高的几个文本(余弦定理)。
4 、调用 gpt-turbo
准备合适的 prompt ，里面带上切割的文本内容，加上问题的 prompt 。
基于以上的流程，只需要开发少量的适配代码，主要功能都是由openai的接口完成，
- 配置系统环境变量OPENAI_API_KEY，Ps:密钥需要自己上openai官网申请
export OPENAI_API_KEY = "XXX"
- 运行
python run.py
pip install -r requirements.txt
