作者：京東零售 牛曉光

根據現有調研和實踐，由OpenAI提供的ChatGPT/GPT-4模型和CodeX模型能夠很好的理解和生成業界大多數編程語言的邏輯和代碼，其中尤其擅長Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go、C# 和 C++等語言，

然而在實際應用中，我們經常會在編碼時使用到一些私有框架、包、協議和DSL等，由于相關模型沒有學習最新網路資料，且這些私有資料通常也沒有發布在公開網路上，OpenAI無法根據這些私有資訊生成對應代碼，

一、OpenAI知識學習方式

OpenAI提供了幾種方式，讓OpenAI模型學習私有知識：

1. 微調模型

OpenAI支持基于現有的基礎模型，通過提供“prompt - completion”訓練資料生成私有的自定義模型，

使用方法

在執行微調作業時，需要執行下列步驟：

1. 準備訓練資料：資料需包含prompt/completion，格式支持CSV, TSV, XLSX, JSON等，

• 格式化訓練集：openai tools fine_tunes.prepare_data -f <LOCAL_FILE>
• LOCAL_FILE：上一步中準備好的訓練資料，

2. 訓練模型微調：openai api fine_tunes.create -t <LOCAL_FILE> -m <BASE_MODULE> --suffix "<MODEL_SUFFIX>"

• LOCAL_FILE：上一步中準備好的訓練集，
• BASE_MODULE：基礎模型的名稱，可選的模型包括ada、babbage、curie、davinci等，
• MODEL_SUFFIX：模型名稱后綴，

3. 使用自定義模型

使用成本

在微調模型方式中，除了使用自定義模型進行推理時所需支付的費用外，訓練模型時所消耗的Tokens也會對應收取費用，根據不同的基礎模型，費用如下：

結論

使用微調模型進行私有知識學習，依賴于大量的訓練資料，訓練資料越多，微調效果越好，
此方法適用于擁有大量資料積累的場景，

2. 聊天補全

GPT模型接收對話形式的輸入，而對話按照角色進行整理，對話資料的開始包含系統角色，該訊息提供模型的初始說明，可以在系統角色中提供各種資訊，如：

• 助手的簡要說明

• 助手的個性特征

• 助手需要遵循的指令或規則

• 模型所需的資料或資訊

我們可以在聊天中，通過自定義系統角色為模型提供執行用戶指令所必要的私有資訊，

使用方法

可以在用戶提交的資料前，追加對私有知識的說明內容，

openai.createChatCompletion({
  model: "gpt-3.5-turbo",
  messages: [
    { role: "system", content: "你是一款智能聊天機器人，幫助用戶回答有關內容管理系統低代碼引擎CCMS的技術問題，智能根據下面的背景關系回答問題，如果不確定答案，可以說“我不知道”，\n\n" +
      "背景關系：\n" + 
      "- CCMS通過可視化配置方式生成中后臺管理系統頁面，其通過JSON資料格式描述頁面資訊，并在運行時渲染頁面，\n" + 
      "- CCMS支持普通串列、篩選串列、新增表單、編輯表單、詳情展示等多種頁面型別，\n" + 
      "- CCMS可以配置頁面資訊、介面定義、邏輯判斷、資料系結和頁面跳轉等互動邏輯，"
    },
    { role: "user", content: "CCMS是什么？" }
  ]
}).then((response) => response.data.choices[0].message.content);

使用成本

除了用戶所提交的內容外，系統角色所提交的關于私有知識的說明內容，也會按照Tokens消耗量進行計費，

結論

使用聊天補全進行私有知識學習，依賴于系統角色的資訊輸入，且此部分資料的Tokens消耗會隨每次用戶請求而重復計算，

此方法適用于私有知識清晰準確，且內容量較少的場景，

二、私有知識學習實踐

對于私有框架、包、協議、DSL等，通常具備比較完善的使用檔案，而較少擁有海量的用戶使用資料，所以在當前場景下，傾向于使用聊天補全的方式讓GPT學習私有知識，

而在此基礎上，如何為系統角色提供少量而精確的知識資訊，則是在保障用戶使用情況下，節省使用成本的重要方式，

3. 檢索-提問解決方案

我們可以在呼叫OpenAI提供的Chat服務前，使用用戶所提交的資訊對私有知識進行檢索，篩選出最相關的資訊，再進行Chat請求，檢索Tokens消耗，

而OpenAI所提供的嵌入（Embedding）服務則可以解決檢索階段的作業，

使用方法

1. 準備搜索資料（一次性）

• 收集：準備完善的使用檔案，如：https://jd-orion.github.io/docs

• 分塊：將檔案拆分為簡短的、大部分是獨立的部分，這通常是檔案中的頁面或章節，

• 嵌入：為每一個分塊分別呼叫OpenAI API生成Embedding，

await openai.createEmbedding({
  model: "text-embedding-ada-002",
  input: fs.readFileSync('./document.md', 'utf-8').toString(),
}).then((response) => response.data.data[0].embedding);

• 存盤：保存Embedding資料，（對于大型資料集，可以使用矢量資料庫）

2. 檢索（每次查詢一次）

• 為用戶的提問，呼叫OpenAI API生成Embedding，（同1.3步驟）

• 使用提問Embedding，根據與提問的相關性對私有知識的分塊Embedding進行排名，

const fs = require('fs');
const { parse } = require('csv-parse/sync');
const distance = require( 'compute-cosine-distance' );

function (input: string, topN: number) {
  const knowledge: { text: string, embedding: string, d?: number }[] = parse(fs.readFileSync('./knowledge.csv').toString());

  for (const row of knowledge) {
    row.d = distance(JSON.parse(row.embedding), input)
  }

  knowledge.sort((a, b) => a.d - b.d);

  return knowledge.slice(0, topN).map((row) => row.text));
}

3. 提問（每次查詢一次）

• 給請求的系統角色插入與問題最相關的資訊

async function (knowledge: string[], input: string) {
  const response = await openai.createChatCompletion({
    model: "gpt-3.5-turbo",
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: "你是一款智能聊天機器人，幫助用戶回答有關內容管理系        統低代碼引擎CCMS的技術問題，\n\n" + knowledge.join("\n")
      },
      {
        role: 'user',
        content: input
      }
    ]
  }).then((response) => response.data.choices[0].message.content);
  return response
}

• 回傳GPT的答案

使用成本

使用此方法，需要一次性的支付用于執行Embedding的費用，

三、低代碼自然語言搭建案例

解決了讓GPT學習私有知識的問題后，就可以開始使用GPT進行私有框架、庫、協議和DSL相關代碼的生成了，

本文以低代碼自然語言搭建為例，幫助用戶使用自然語言對所需搭建或修改的頁面進行描述，進而使用GPT對描述頁面的組態檔進行修改，并根據回傳的內容為用戶提供實時預覽服務，

使用方法

OpenAI呼叫組件

const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");
const openai = new OpenAIApi(new Configuration({ /** OpenAI 配置 */ }));
const distance = require('compute-cosine-distance');
const knowledge: { text: string, embedding: string, d?: number }[] = require("./knowledge")

export default function OpenAI (input, schema) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    // 將用戶提問資訊轉換為Embedding
    const embedding = await openai.createEmbedding({
      model: "text-embedding-ada-002",
      input,
    }).then((response) => response.data.data[0].embedding);
    
    // 獲取用戶提問與知識的相關性并排序
    for (const row of knowledge) {
      row.d = distance(JSON.parse(row.embedding), input)
    }
    knowledge.sort((a, b) => a.d - b.d);
    
    // 將相關性知識、原始代碼和用戶提問發送給GPT-3.5模型
    const message = await openai.createChatCompletion({
      model: "gpt-3.5-turbo",
      messages: [
        {
          role: 'system',
          content: "你是編程助手，需要閱讀協議知識，并按照用戶的要求修改代碼，\n\n" + 
                  "協議知識：\n\n" +
                  knowledge.slice(0, 10).map((row) => row.text).join("\n\n") + "\n\n" + 
                  "原始代碼：\n\n" +
                  "```\n" + schema + "\n```"
        },
        {
          role: 'user',
          content: input
        }
      ]
    }).then((response) => response.data.choices[0].message.content);

      // 檢查回傳訊息中是否包含Markdown語法的代碼塊標識
    let startIndex = message.indexOf('```');
    if (message.substring(startIndex, startIndex + 4) === 'json') {
      startIndex += 4;
    }

    if (startIndex > -1) {
      // 回傳訊息為Markdown語法
      let endIndex = message.indexOf('```', startIndex + 3);
      let messageConfig;

      // 需要遍歷所有代碼塊
      while (endIndex > -1) {
        try {
          messageConfig = message.substring(startIndex + 3, endIndex);

          if (
            /** messageConfig正確性校驗 */
          ) {
            resolve(messageConfig);
            break;
          }
        } catch (e) {
          /* 本次失敗 */
        }

        startIndex = message.indexOf('```', endIndex + 3);

        if (message.substring(startIndex, startIndex + 4) === 'json') {
          startIndex += 4;
        }

        if (startIndex === -1) {
          reject(['OpenAI回傳的資訊不可識別：', message]);
          break;
        }

        endIndex = message.indexOf('```', startIndex + 3);
      }
    } else {
      // 回傳訊息可能為代碼本身
      try {
        const messageConfig = message;

        if (
          /** messageConfig正確性校驗 */
        ) {
          resolve(messageConfig);
        } else {
          reject(['OpenAI回傳的資訊不可識別：', message]);
        }
      } catch (e) {
        reject(['OpenAI回傳的資訊不可識別：', message]);
      }
    }
  })
}

低代碼渲染

import React, { useState, useEffect } from 'react'
import { CCMS } from 'ccms-antd'
import OpenAI from './OpenAI'

export default function App () {
  const [ ready, setReady ] = useState(true)
  const [ schema, setSchema ] = useState({})

  const handleOpenAI = (input) => {
    OpenAI(input, schema).then((nextSchema) => {
      setReady(false)
      setSchema(nextSchema)
    })
  }

  useEffect(() => {
    setReady(true)
  }, [schema])

  return (
    <div style={{ width: '100vw', height: '100vh' }}>
      {ready && (
        <CCMS
          config={pageSchema}
          /** ... */
        />
      )}
      <div style={{ position: 'fixed', right: 385, bottom: 20, zIndex: 9999 }}>
        <Popover
          placement="topRight"
          trigger="click"
          content={
            <Form.Item label="使用OpenAI助力搭建頁面：" labelCol={{ span: 24 }}>
              <Input.TextArea
                placeholder="請在這里輸入內容，按下Shift+回車確認，"
                defaultValue=https://www.cnblogs.com/Jcloud/p/{defaultPrompt}
                onPressEnter={(e) => {
                  if (e.shiftKey) {
                    handleOpenAI(e.currentTarget.value)
                  }
                }}
              />
            
          }
        >