使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - 補充

回顧 自己做免錢Chat GPT吧

當中，我希望外掛一個外部知識庫，叫做RAG，來提升整體問答的品質，同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。

緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？

詳細實作於 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 5

那這外部知識庫的形式可以有很多種，我們之前介紹了Web形式、PDF形式，這次我們新增一種CSV的形式，按照往例，直接提供乾貨：

# ---------------------- Multiple CSV Version ----------------------

from google.colab import files
uploaded = files.upload()
All_Splits = []

import os
print(os.listdir())

from langchain_community.document_loaders.csv_loader import CSVLoader

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

Loaders = [CSVLoader(file_name) for file_name in os.listdir() if '.csv' in file_name]
for Loader in Loaders:
	Documents = Loader.load()
	print(Documents)
	Text_Splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size = 500, chunk_overlap = 100)
	All_Split = Text_Splitter.split_documents(Documents)
	All_Splits.extend(All_Split)

並提供運行成功的示意圖供參：