ChatWeb可以爬取任意网页并提取正文，生成概要，然后根据正文内容回答你的问题。 目前是个原理展示的Demo，还没有细分逻辑。 基于gpt3.5的chatAPI和embeddingAPI，配合向量数据库。

基本类似于现有的chatPDF，自动化客服AI等项目的原理。

1. 爬取网页
2. 提取正文
3. 对于每一段落，使用gpt3.5的embeddingAPI生成向量
4. 每一段落的向量和全文向量做计算，生成概要
5. 将向量和文本对应关系存入向量数据库
6. 对于用户输入，生成向量
7. 使用向量数据库进行最近邻搜索，返回最相似的文本列表
8. 使用gpt3.5的chatAPI，设计prompt，使其基于最相似的文本列表进行回答

就是先把大量文本中提取相关内容，再进行回答，最终可以达到类似突破token限制的效果

• 安装python3
• 安装postgresql
  • 默认的sql地址: postgresql://localhost:5432/mydb
• 安装pgvector插件

编译并安装扩展（支持Postgres 11+）

git clone --branch v0.4.0 https://github.com/pgvector/pgvector.git
cd pgvector
make
make install # may need sudo

然后在您要使用它的数据库中加载它

CREATE EXTENSION vector;

• 环境变量

设置OPENAI_API_KEY为你的openai的api key

export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

• 安装依赖

pip install -r requirements.txt

• 运行

python main.py