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什么是 ChatGPT 插件？

ChatGPT 插件是開發(fā)用來輔助模型完成知識學(xué)習(xí)或操作執(zhí)行的擴展。

例如，我們知道，ChatGPT 的知識僅限于 2021 年 9 月之前，因此任何關(guān)于近期數(shù)據(jù)的問題都不會得到回答。此外，超出模型訓(xùn)練范圍、過于具體的問題也不會得到回答。

插件可以拓寬可能的應(yīng)用范圍，并增強模型的功能，但反過來，插件的輸出也會因模型本身而增強。

ChatGPT 目前支持的官方插件列表如下所示。隨著越來越多的組織試用 ChatGPT，這個列表很快會變得越來越長：

瀏覽列表會發(fā)現(xiàn)，用例正在慢慢增加。以 Expedia 為例，它的插件將 ChatGPT 擴展為可協(xié)助制定旅行計劃，使 ChatGPT 成為旅行計劃助手。

這篇博文旨在幫助 Elastic 實現(xiàn)類似的目標(biāo)，允許 ChatGPT 訪問 Elastic 最新的知識庫，協(xié)助您完成 Elastic 項目。

架構(gòu)

我們將對我的同事?Jeff Vestal?在第 1 部分中提供的示例代碼稍作修改，這將對成本產(chǎn)生積極影響。

我們將取消對 OpenAI API 的調(diào)用，因為現(xiàn)在 ChatGPT 將履行從 Elasticsearch 提取內(nèi)容并在理解后返回給用戶的職責(zé)：

1.ChatGPT 調(diào)用插件的 /search 終端。

這個決定基于插件“規(guī)則”description_for_human（請參閱下面的 plugin-manifest）。

2.插件代碼創(chuàng)建一個發(fā)送到 Elasticsearch 的搜索請求。

3.將文檔正文和原始 URL 返回給 Python。

4.該插件將文檔正文和 URL 以文本形式返回給 ChatGPT。

5.ChatGPT 使用來自插件的信息來創(chuàng)建響應(yīng)。

重申一下，本文假定您已經(jīng)設(shè)置好了?Elastic Cloud?帳戶，對內(nèi)容進行了矢量化，并擁有一個隨時可用的裝滿數(shù)據(jù)的 Elasticsearch 集群。如果您還沒有完成這些設(shè)置，請參閱我們之前的文章，了解詳細的操作步驟。

插件代碼

OpenAI 為 ChatGPT 構(gòu)建了一個相當(dāng)簡單易用的插件框架。它部署了一個公開以下內(nèi)容的服務(wù)：

插件清單，說明插件為用戶和 ChatGPT 提供了哪些功能
插件 openAPI 定義，即功能描述，使 ChatGPT 能夠理解可用的 API

可在此處找到插件代碼。

插件文件結(jié)構(gòu)

下面的屏幕截圖顯示了插件結(jié)構(gòu)：

根據(jù) OpenAI 最佳實踐，插件清單存儲在 .well-known 目錄下的 ai-plugin.json 文件中。
主要服務(wù)代碼位于 app.py 中。
稍后將插件部署到 Google Cloud Compute 時會用到 Dockerfile。
插件的徽標(biāo) (logo.png) 顯示在 ChatGPT 插件商店中，此處為 Elastic 徽標(biāo)。
插件的 OpenAI 描述。

Python 代碼

要獲取完整的代碼，請參考?GitHub 存儲庫。我們只看這段代碼的主要部分：

…

@app.get("/search")

…

@app.get("/logo.png")

…

@app.get("/.well-known/ai-plugin.json")

…

@app.get("/openapi.yaml")

…

我們把所有細節(jié)都去掉了，只保留了主要部分。這里有兩類 API：

1.OpenAI 構(gòu)建插件所需的 API：

/logo.png：檢索插件徽標(biāo)
/.well-known/ai-plugin.json：提取插件清單
/openapi.yaml：提取插件 OpenAPI 描述

2.插件 API：

/search 是這里唯一一個在 Elasticsearch 中運行搜索且向 ChatGPT 公開的 API

插件清單

插件清單供 ChatGPT 用來驗證插件是否存在（可訪問）。插件清單定義如下：

{

   "schema_version": "v1",

   "name_for_human": "ElasticGPTDoc_Plugin",

   "name_for_model": "ElasticGPTDoc_Plugin",

   "description_for_human": "Elastic Assistant, you know, for knowledge",

   "description_for_model": "Get most recent elasticsearch docs post 2021 release, anything after release 7.15",

   "auth": {

     "type": "none"

   },

   "api": {

     "type": "openapi",

     "url": "PLUGIN_HOSTNAME/openapi.yaml",

     "is_user_authenticated": false

   },

   "logo_url": "PLUGIN_HOSTNAME/logo.png",

   "contact_email": "info@elastic.co",

   "legal_info_url": "http://www.example.com/legal"

 }

此處需要說明幾點：

1.共有兩個描述：

description_for_human — 這是人們在 ChatGPT 網(wǎng)頁 UI 中安裝插件時看到的內(nèi)容。
description_for_model — 讓模型了解何時使用插件的說明。

2.有一些占位符（如 PLUGIN_HOSTNAME）會在 Python 代碼中被替換。

OpenAPI 定義

我們的代碼將只向 ChatGPT 公開一個 API 終端，允許它搜索 Elastic 文檔。描述如下：

openapi: 3.0.1

info:

 title: ElasticDocGPT

 description: Retrieve information front the most recent Elastic documentation

 version: 'v1'

servers:

 - url: PLUGIN_HOSTNAME

paths:

 /search:

   get:

     operationId: search

     summary: retrieves the document matching the query

     parameters:

     - in: query

       name: query

       schema:

           type: string

       description: use to filter relevant part of the elasticsearch documentations

     responses:

       "200":

         description: OK

對于定義文件，重點是：

我們獲取 ChatGPT 提示內(nèi)容，并將其作為查詢傳遞給 Elasticsearch 集群。
在 Python 代碼中替換一些占位符，例如 PLUGIN_HOSTNAME。

在 Google Cloud Platform (GCP) 中部署 Elastic 插件

您可以選擇一種部署方法來公開插件，也可以選擇使用不同的云服務(wù)提供商。在本文中，我們使用的是 GCP，更具體地說是 Google Cloud Run 和 Google Cloud Build。前者用于公開和運行服務(wù)，后者用于持續(xù)集成。

設(shè)置

此設(shè)置假定您的 GCP 用戶擁有以下權(quán)限：

在 Google 容器注冊表中使用 Google Cloud Build 構(gòu)建容器映像
在 Google Cloud Run 中部署容器

如果該用戶沒有這些權(quán)限，您需要在?GCP IAM 頁面上更新權(quán)限。?

我們將使用 gcloud CLI 來設(shè)置環(huán)境。您可以在此處找到安裝說明。

安裝完成后，運行以下命令進行身份驗證：

  gcloud auth

然后將項目標(biāo)識符設(shè)置為 GCP 項目：

  gcloud config set project PROJECT_ID

現(xiàn)在就可以開始構(gòu)建和部署了。

構(gòu)建和部署

第一步是使用 Cloud Build 構(gòu)建容器映像，并將映像推送到 Google 容器注冊表：

  gcloud builds submit --tag gcr.io/PROJECT_ID/my-python-app

將 PROJECT_ID 替換為您的 GCP 項目 ID，將 my-python-app 替換為您要為容器映像指定的名稱。

導(dǎo)出 Python 代碼創(chuàng)建 Elasticsearch 客戶端所需的環(huán)境：

  export YOUR_CLOUD_ID=VALUE 

  export YOUR_CLOUD_PASS=VALUE 

  export YOUR_CLOUD_USER=VALUE

最后，將容器映像部署到 Cloud Run：

  gcloud run deploy my-python-app \

  --image gcr.io/PROJECT_ID/my-python-app \

  --platform managed \

  --region us-central1 \

  --allow-unauthenticated \

  --set-env-vars  cloud_id=YOUR_CLOUD_ID,cloud_pass=YOUR_CLOUD_PASS,cloud_user=YOUR_CLOUD_USER

您應(yīng)該能看到您的服務(wù)在 Cloud Run 中運行：

請注意，您還可以激活持續(xù)集成，這樣 GitHub 存儲庫中的任何提交都會觸發(fā)重新部署。在服務(wù)詳細信息頁面上，單擊設(shè)置持續(xù)部署。

在 ChatGPT 中安裝插件

當(dāng)插件部署完成并擁有可公開訪問的終端后，就可以在 ChatGPT 中安裝它。在本例中，由于插件部署在 Google Cloud Run 中，您可以在此處獲取 URL：

然后在 ChatGPT 中，進入插件商店：

選擇“開發(fā)自己的插件”：

粘貼您從 Google Cloud Run 頁面復(fù)制的 URL：

確保可找到插件且插件有效：

按照安裝說明操作，直到在列表中看到您的插件：

我們來測試一下插件！

好了，現(xiàn)在重頭戲來了！請記住，當(dāng)您的提示超出 ChatGPT 的知識范疇時，它會決定進行委派。要確保這一點，只需提出一個與下面的示例類似的問題：

按照本文提供的步驟操作，您可以創(chuàng)建自己的插件，并將它部署到云服務(wù)提供商或您自己的主機上。這樣，您就可以開始探索如何增強 ChatGPT 的知識和功能，利用專業(yè)知識和專有知識增強這個已經(jīng)非常出色的工具。

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在本博文中，我們可能使用了第三方生成式 AI 工具，這些工具由其各自所有者擁有和運營。Elastic 對第三方工具沒有任何控制權(quán)，對其內(nèi)容、操作或使用不承擔(dān)任何責(zé)任或義務(wù)，對您使用此類工具可能造成的任何損失或損害也不承擔(dān)任何責(zé)任或義務(wù)。在 AI 工具中使用個人、敏感或機密信息時，請務(wù)必謹(jǐn)慎。您提交的任何數(shù)據(jù)都可能用于 AI 訓(xùn)練或其他目的。Elastic 不保證您所提供信息的安全性或保密性。在使用任何生成式 AI 工具之前，您應(yīng)自行熟悉隱私慣例和使用條款。

原文鏈接：ChatGPT 和 Elasticsearch：可以將 ChatGPT 與 Elastic 數(shù)據(jù)結(jié)合使用的插件 | Elastic Blog