引言

在開始開發(fā)之前，我們首先要了解我們將會接觸到的編程語言和組件。我本身是一名Java開發(fā)者，雖然也有接觸過C、C++和PHP開發(fā)語言，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)語言。大家都是從零開始，只要你有編程知識，就可以和我一起學(xué)習(xí)?；仡櫼幌挛覀冃枰_發(fā)的簡易版架構(gòu)圖：

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前置知識

接下來，我們來看一下我們需要用到的知識點：Python 3.10版本、Git、Embedding、Hugging Face、Milvus、Langchain、OpenAI和Docker Desktop。在開發(fā)過程中，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，這樣你就能對開發(fā)這個知識庫有一個清晰的認(rèn)識了。

需要掌握

Python：選擇Python 3.10版本是因為我在嘗試最新版本時遇到了一些報錯，所以我決定降低版本，以確保開發(fā)過程盡可能順利。個人而言，我發(fā)現(xiàn)Python具有簡潔而優(yōu)雅的語法，且具備廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，從數(shù)據(jù)分析到機器學(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，作為一個團(tuán)隊開發(fā)工具，Git提供了版本控制和協(xié)作功能，可以讓多個開發(fā)者在同一個項目中進(jìn)行并行開發(fā)，非常方便。

Docker：我對Docker有較多的接觸，所以在這個項目中使用了它。Docker是一個開源的容器化平臺，可以通過容器化技術(shù)將應(yīng)用程序和其依賴項打包成一個獨立的可移植鏡像。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：嵌入是一種常見的機器學(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。在這個項目中，我們可能會使用嵌入技術(shù)來處理文本或圖像數(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、問答系統(tǒng)等任務(wù)。在這個項目中，我們會利用Hugging Face的提供的向量模型來實現(xiàn)一些自然語言處理的功能。

Milvus：Milvus是一個開源的向量數(shù)據(jù)庫，專門用于存儲和查詢大規(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，適用于許多機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。在這個項目中，我們會使用Milvus來存儲和查詢某些向量數(shù)據(jù)。就跟我們的MySQL數(shù)據(jù)庫是一樣的，只不過他存儲的是向量，而不是我們的字段數(shù)據(jù)。

Langchain：當(dāng)談到Langchain時，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。它的一個顯著特點是簡單且具有高可讀性。這意味著我們可以輕松地使用Langchain提供的API來實現(xiàn)特定功能，而不需要花費大量的時間去編寫復(fù)雜的代碼。這樣，我們可以更專注于業(yè)務(wù)邏輯的實現(xiàn)，而不用過多關(guān)注底層實現(xiàn)細(xì)節(jié)。同時，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：它確實是一個非常強大的平臺。在語言模型中，OpenAI訓(xùn)練的模型表現(xiàn)非常出色，能夠提供非常接近實際的回答。這對于聊天機器人、智能助手等應(yīng)用非常有價值。通過使用OpenAI的模型，我們可以得到更準(zhǔn)確和自然的回答，總的來說，OpenAI在自然語言處理領(lǐng)域的技術(shù)實力不容小覷，對于語言相關(guān)的應(yīng)用開發(fā)具有巨大的幫助和潛力。

項目簡易結(jié)構(gòu)

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

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

.venv：這個文件夾是運行時自動生成的，用于存放運行時編譯生成的Python虛擬環(huán)境。我們不需要手動創(chuàng)建或管理它。

volumes：這個文件夾也是在運行時自動生成的，用于存放運行時編譯生成的數(shù)據(jù)卷。我們不需要手動創(chuàng)建或管理它。

.env：這個文件用于定義環(huán)境變量。

.gitattributes：這個文件用于定義Git提交時的一些屬性。

.gitignore：這個文件用于定義哪些文件或文件夾不應(yīng)該被提交到Git倉庫中。

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

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

main.py：這個文件是我們實際運行的Python代碼。

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

README.md：這個文件是一個Markdown文件，用于介紹我們的項目，但是對于項目開發(fā)來說不是必需的。

requirements.txt：這個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：這個文件是一個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Python文件是我用來進(jìn)行測試的，你們不需要關(guān)注它。

總結(jié)

在這個項目中，我們將使用Python作為開發(fā)語言，結(jié)合Hugging Face、Milvus、Langchain、OpenAI等工具和技術(shù)，實現(xiàn)一個簡易版的架構(gòu)圖。通過嵌入技術(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)行自然語言處理，使用Milvus作為向量數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲和查詢。同時，我們還會使用Langchain提供的API來簡化開發(fā)流程，并借助OpenAI的強大功能實現(xiàn)更準(zhǔn)確和自然的回答。這個項目將幫助我們深入了解各種技術(shù)和工具的使用，并提供一個清晰的業(yè)務(wù)開發(fā)流程。