/GPT-RAG

GPT Retrieval-Augmented Generation

Primary LanguagePython

GPT-RAG

pip install openai

bing_search

크롤링을 사용하지 않고 검색 api를 사용하기 위해 Bing search api를 사용했습니다.
Request 요청을 하기 위해 request 패키지를 import 해서 사용했습니다.
사용자가 대화를 입력하면 bing_search 함수에서 Bing search api를 통해 request를 요청하고,
그 결과를 json 형태로 반환하게 됩니다.
반환된 json에서 필요한 부분인 snippet 부분들을 join해서 하나의 문자열로 만들어서 검색한 결과의 내용만 담게 됩니다.

generate_response

검색한 결과의 내용만을 담은 search_text를 이용해 답변을 생성합니다.
Openai의 api를 이용해 Text generation을 진행합니다.
gpt-3.5-turbo 모델로 설정하고, content로 들어가는 것은 이전에 생성한 search_text가 들어가게 됩니다.
이때, 주피터노트북으로 실행할 경우 search_text에는 이전에 답변했던 내용도 포함되어 있습니다.
생성한 텍스트를 output으로 반환합니다.

출력

  1. 사용자가 입력한 질문을 출력합니다.
  2. 사용자의 질문에 대한 답을 output으로 출력합니다.
    1. bing_search
      질문을 bing search api를 이용해 검색한 결과를 반환한 내용을 토대로
    2. generate_response
      openai의 text generation model을 통해 답변을 만들어 반환합니다.

추가) 기존에서 주피터노트북에서 실습할 때에는, 이전에 대화했던 내용을 기억하기 위해서 대화 컨텍스트에 질문과 응답 이력을 추가하는 것을 넣어서 사용했습니다.( dialogue_history )