第一步： 安装OpenAI、GPT Index、PyPDF2和Gradio库

pip install openai

pip install gpt_index

pip install PyPDF2

pip install gradio

第二步：用VScode代码编辑器写app.py代码

        记得替换api密钥

from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, GPTVectorStoreIndex, LLMPredictor, PromptHelper

from langchain import OpenAI

import gradio as gr

import sys

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'Your API Key'

def construct_index(directory_path):

    max_input_size = 4096

    num_outputs = 512

    max_chunk_overlap = 20

    chunk_size_limit = 600

    prompt_helper = PromptHelper(max_input_size, num_outputs, max_chunk_overlap, chunk_size_limit=chunk_size_limit)

    llm_predictor = LLMPredictor(llm=OpenAI(temperature=0.7, model_name="text-davinci-003", max_tokens=num_outputs))

    documents = SimpleDirectoryReader(directory_path).load_data()

    index = GPTVectorStoreIndex(documents, llm_predictor=llm_predictor, prompt_helper=prompt_helper)

    index.save_to_disk('index.json')

    return index

def chatbot(input_text):

    index = GPTVectorStoreIndex.load_from_disk('index.json')

    response = index.query(input_text, response_mode="compact")

    return response.response

iface = gr.Interface(fn=chatbot,

inputs=gr.inputs.Textbox(lines=7, label="Enter your text"),

outputs="text",

title="Custom-trained AI Chatbot")

index = construct_index("docs")

iface.launch(share=True)

第三步：免费获取OpenAI的API密钥

目前，OpenAI正在向新用户提供免费的API密钥，前三个月有价值5美元的免费信用。如果你早些时候创建了你的OpenAI账户，你的账户中可能有18美元的免费信用。免费信用额度用完后，你将不得不为API访问付费。但就目前而言，所有用户都可以免费使用。

1、前往 /signup 并创建一个免费账户。如果你已经有一个OpenAI账户，只需登录。注：建议直接使用Google或者微软账号注册登录，注册需要使用到已支持国家或者地区的手机验证码，可以（不要选印度或者印尼，泰国是可以收到验证码的）。

2. 接下来，在右上角点击你的个人资料，从下拉菜单中选择 “View API keys“。

3. 在这里，点击 “Create new secret key” 并复制API密钥。请注意，你以后不能复制或查看整个API密钥。因此，强烈建议立即复制和粘贴API密钥到一个记事本文件。

第四步：使用自定义知识库训练并创建一个人工智能聊天机器人

现在我们已经建立了软件环境并从OpenAI获得了API密钥，让我们来训练人工智能聊天机器人。在这里，我们将使用 “text-davinci-003” 模型，而不是最新的 “gpt-3.5-turbo” 模型，因为Davinci在文本完成方面效果更好。如果你愿意，你完全可以把模型改为Turbo，以减少成本。说完这些，让我们跳到说明上。

添加你的文件来训练人工智能聊天机器人

1. 首先，在一个可访问的位置（如桌面）创建一个名为 docs 的新文件夹。你也可以根据自己的喜好选择其他位置。然而，保持文件夹的名称为 docs。

2. 接下来，将你希望用于训练AI的文件移到 “docs” 文件夹内。你可以添加多个文本或PDF文件（甚至是扫描的文件）。如果你在Excel中有一个大表，你可以把它作为CSV或PDF文件导入，然后把它添加到 “docs” 文件夹中。你甚至可以添加SQL数据库文件，正如这条Langchain AI的推文所解释的。除了提到的那些，我还没有尝试过很多文件格式，但你可以自己添加和检查。对于这篇文章，我正在添加我的一篇关于NFT的PDF格式的文章。

注意：如果你有一个大文件，它将需要更长的时间来处理数据，这取决于你的CPU和GPU。此外，它将很快使用你的免费OpenAI tokens。因此，在开始时，从一个小文件（30-50页或<100MB的文件）开始，以了解这个过程。

3. 之后，将 app.py保存到你创建 “docs” 文件夹的位置（在我的例子中，是桌面）。你可以根据自己的喜好改变名称，但要确保是 .py 文件后缀。

4. 确保 “docs” 文件夹和 “app.py” 在同一个位置，如下面的截图所示。”app.py” 文件将在 “docs” 文件夹的外面，而不是里面。

第五步：正式训练，用自定义知识库创建ChatGPT人工智能机器人

1. 首先，打开终端，运行下面的命令，移动到桌面。这是我保存 “docs” 文件夹和 “app.py” 文件的地方。如果你把这两个项目保存在其他位置，通过终端移动到那个位置。

cd Desktop

2. 现在，运行下面的命令。Linux和macOS用户可能要使用 python3。

python app.py

3. 现在，它将开始使用OpenAI LLM模型分析该文件，并开始为信息编制索引。根据文件的大小和你的计算机的能力，它将需要一些时间来处理该文件。一旦完成，将在桌面上创建一个 “index.json” 文件。如果终端没有显示任何输出，不要担心，它可能仍在处理数据。供你参考，处理一个30MB的文件大约需要10秒钟。

4. 一旦LLM处理了数据，你会得到一些警告，这些警告可以被安全地忽略。最后，在底部，你会发现一个本地URL。复制它。

5. 现在，将复制的URL粘贴到网络浏览器中，你就可以了。您的定制训练的ChatGPT-powered人工智能聊天机器人已经准备就绪。。

6、如果你想用新的数据训练人工智能聊天机器人，请删除 “docs” 文件夹内的文件并添加新文件。你也可以添加多个文件，但要提供同一主题的信息，否则你可能得到不连贯的回应。

7. 要跟踪你的tokens，可前往OpenAI的在线仪表盘，查看还剩下多少免费额度。

小结

       在医学书籍、文章、数据表和旧档案中的报告上训练人工智能效果完美无缺