Supabase技术文档接入AI搜索后，能支持自然语言，能写代码，甚至能debug，估计很多人好奇它是怎么实现的。
集成ChatGPT的AI文档检索要解决两个问题：1. 检索；2. 对话
比如说如图一所示，我问了一个问题：“如何使用Nextjs连接supalbase， 请用中文回复”
第一步要做的就是把所有满足这个输入条件的文章都找出来。但按照以前全文检索的思路，分词、再查找，几乎不可能，因为原始文档都是英文的，而我输入的是中文，根本无法按照关键字去检索。
这里用的是一种Embeddings的技术，OpenAI针对Embeddings提供了API，输入文本后，可以得到一串数字。
那么什么是Embeddings呢？
Embeddings是用来测量“关联性”的，可以用来：
• 搜索：看你搜索的问题和一组文本的相似度如何
• 建议：两种产品的相似度如何
• 分类：如何对文本进行分类
比如说下面有三个短语：
1. "狗咬耗子"
2. "犬类捕食啮齿动物"
3. "我家养了只狗"
那很明显1和2是类似的，即使它们之间没有任何相同的文字。那么怎么让计算机知道1和2很相似呢？
OpenAI 的 Embeddings 是如何工作的？
当然我们不需要关心背后的神经网络模型，Embeddings将文本压缩成分布式的连续值数据（vectors向量）。
如果我们把之前的短语对应的向量能画在坐标轴上，它看起来像图中那样。短句1和短句2会离得很近，而短句3和他们离得比较远。
OpenAI提供了Embeddings的API，可以事先将所有的文档转成文本向量数据，然后将结果存储到支持向量的数据库。如果你数据不大，存成csv文件，然后加载到内存，借助内存搜索也是一样的。具体可以参考Kindle GPT的实现：
twitter.com/dotey/status/1…
宝玉@dotey
Mar 10
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将你Kindle上的读书笔记导出，然后你可以针对自己的读书笔记搜索和对话。
从这个项目中，你可以借鉴是如何调用OpenAI Embeddings (text-embedding-ada-002) 来生成embeddings，以及如何搜索生成的结果。
没有用向量数据库，作者写了一个cosSim函数，很小巧，可以直接实现了在内存中对embeddings检索
当用户提问的时候，把用户的问题也借助Embeddings API也变成文本向量，然后使用向量搜索，就能找出来哪些结果是接近的。比如我提的问题，文档中的“Use Supabase with NextJS”就很接近。
借助Embeddings，就能帮助用户检索到想要的结果了。
但这还不够，因为光检索到结果，只能给用户返回文档，而不能按照用户的要求返回中文，甚至生成代码。
这时候就要借助ChatGPT的和prompt了。
ChatGPT是一个AI聊天机器人，它有一个庞大的知识库，它能理解用户的指令，能写代码，但是它对你的文档却一无所知，所以用户在提问时，你需要把匹配到的文档，生成prompt，喂给ChatGPT，让ChatGPT将“用户的问题”、“搜索到的文档”结合自己的知识库，返回给用户最终的结果。
继续以图一中我的问题为例，给ChatGPT的prompt大概长这样：
有了这些信息，就足够ChatGPT帮助你按照Supabase上匹配的文档，给你回复甚至生成代码了。参考文档：supabase.com/blog/openai-em…
如果你需要开源的ChatGPT文档检索回复的代码实现，可以参考 gpt3.5-turbo-pgvector 这个项目：
github.com/gannonh/gpt3.5…
github.com/gannonh/gpt3.5…
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