在当今信息爆炸的时代，快速准确地找到所需信息变得越来越重要。Next.js OpenAI Doc Search应运而生，它是一个创新的开源项目，旨在为开发者提供一个强大的工具，用于构建类似ChatGPT的智能文档搜索系统。这个项目结合了Next.js的灵活性、OpenAI的强大AI能力和Supabase的可靠数据存储，为用户带来了前所未有的文档搜索体验。
项目概述
是一个模板项目，它的核心功能是将存储在目录下的所有文件进行处理，并将其用作OpenAI文本补全提示的自定义上下文。这意味着，开发者可以轻松地将自己的文档集成到这个系统中，创建一个专属的、智能的搜索引擎。
技术细节
构建这样一个自定义的ChatGPT风格搜索系统涉及四个主要步骤：
- 预处理知识库：在构建时，系统会处理文件夹中的文件。
- 存储嵌入向量：使用pgvector将处理后的数据以嵌入向量的形式存储在Postgres数据库中。
- 执行向量相似度搜索：在运行时，系统会找到与用户问题最相关的内容。
- 注入内容并生成回答：将相关内容注入到OpenAI GPT-3文本补全提示中，并将响应流式传输给客户端。
这个过程分为构建时和运行时两个阶段：
构建时
在Vercel构建Next.js应用时，脚本会执行以下任务：
- 将页面分块
- 为每个页面部分创建嵌入向量
- 将嵌入向量存储在数据库中
此外，脚本还会为每个文件生成校验和，以确保只有在文件发生变化时才重新生成嵌入向量。
运行时
当用户提交问题时，系统会：
- 为查询创建嵌入向量
- 执行向量相似度搜索
- 检索相关文档内容
- 将内容注入到提示中
- 向OpenAI API发送补全请求
- 将响应流式传输给客户端
部署和本地开发
Next.js OpenAI Doc Search提供了简便的部署方式。开发者可以直接将项目部署到Vercel，Supabase集成会自动设置所需的环境变量和配置数据库架构。唯一需要手动设置的是。
对于本地开发，项目提供了详细的配置说明，包括环境变量设置、Supabase启动和Next.js应用运行等步骤。这使得开发者可以在本地环境中轻松测试和定制系统。
使用自定义文档
Next.js OpenAI Doc Search的一大优势是其灵活性。开发者可以轻松使用自己的文档：
- 将现有的Markdown文件转换为格式。
- 运行重新生成嵌入向量。
- 重新启动Next.js应用以刷新页面。
这个过程简单直接，使得系统可以适应各种不同的文档集合和知识库。
项目的影响和前景
Next.js OpenAI Doc Search代表了文档搜索和AI技术结合的一个重要里程碑。它不仅提高了信息检索的效率和准确性，还为开发者提供了一个强大的工具，用于构建智能化的文档管理系统。
这个项目的潜在应用场景非常广泛，从技术文档到客户支持，再到内部知识管理，都可以受益于这种智能搜索系统。随着AI技术的不断进步，我们可以预见这类系统在未来会变得更加智能和高效。
学习更多
对于那些想深入了解这个项目的开发者，有几个很好的资源：
- Supabase博客上有一篇详细介绍如何构建Supabase文档的ChatGPT的文章。
- Supabase文档中有关于pgvector：嵌入和向量相似性的详细说明。
- 项目贡献者Greg制作的"我是如何构建这个项目的"视频提供了深入的技术讲解。
结语
Next.js OpenAI Doc Search项目展示了现代web技术和AI的强大结合。它不仅为开发者提供了一个强大的工具，也为未来的智能文档搜索系统指明了方向。随着更多开发者参与和贡献，我们可以期待看到这个项目在功能和性能上的进一步提升，为更广泛的应用场景带来革命性的变化。
文章链接：www.dongaigc.com/a/nextjs-openai-doc-search-custom-chatgpt