使用 Elasticsearch 和 OpenAI 为你的客户成功应用程序构建对话式搜索

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
import openai
 
# 初始化Elasticsearch客户端和OpenAI API键
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
openai.api_key = "你的OPENAI_API_KEY"
 
def get_user_query(input_text):
    # 使用OpenAI的GPT-3完成用户查询
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=input_text,
        max_tokens=100,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5
    )
    return response.get("choices")[0].get("text")
 
def search_elasticsearch(query):
    # 在Elasticsearch中执行搜索
    results = es.search(index="your_index", query={"query": {"match": {"text": query}}})
    return results
 
def format_response(results):
    # 将搜索结果格式化为对话的形式
    response_text = "这里是我的回答:\n"
    for doc in results['hits']['hits']:
        response_text += f"{doc['_source']['text']}\n"
    return response_text
 
def handle_conversation(input_text):
    # 处理用户输入，调用对话系统，并返回响应
    user_query = get_user_query(input_text)
    results = search_elasticsearch(user_query)
    response_text = format_response(results)
    return response_text
 
# 示例用户输入
input_text = "请找出包含单词'example'的文档"
response = handle_conversation(input_text)
print(response)

这段代码展示了如何使用Elasticsearch和OpenAI构建一个基本的对话式搜索系统。代码中的handle_conversation函数模拟了用户输入查询，调用OpenAI的GPT-3完成用户查询，然后在Elasticsearch中执行该查询并格式化输出结果。这个过程可以根据实际需求进行扩展和定制，以提供更加个性化的服务。