如果大家深入使用过ChatGPT的API，或者用过听说过AutoGPT，那么可能会知道，它背后所依赖的语言框架LangChain[1]。LangChain能够让大语言模型具有访问互联网的能力，以及与其他各种API互动交互，甚至是执行系统命令的能力。
ChatGPT的prompt支持的Token数量是有限的，但是使用LangChain，能够很容易实现ChatPDF/ChatDoc的效果。即使一段文本有几百万字，也能让ChatGPT对其中的内容进行总结，也能让你针对文本中的内容进行提问。
Question Answering over Docs[2]这是LangChain官方文档给出的示例，如果你使用的是OpenAI官方的API，你只需要复制粘贴上面的代码，就可以实现针对大文本进行提问。
如果你使用的是Azure OpenAI提供的接口，那就比较麻烦，需要多一些设置。我们来看一下我在使用过程中所踩的坑。
我们首先复制如下4行代码：
from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator loader = TextLoader('article.txt') index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader]) print(index)
其中的article.txt，就是随便找了一篇我博客的文章，如下图所示：
现在直接运行肯定是会报错的，因为我们还没有配置API的相关信息：
由于我们使用的是微软Azure OpenAI提供的接口，因此通过环境变量设置接口信息时，需要额外设置一些参数：
设置完成以后，再次运行，会发现依然报错。说明它擅自使用chromadb作为向量数据库，甚至都不给我选择的机会。
按它的要求，安装一下这个chromadb，再次运行，发现还是报错：openai.error.InvalidRequestError: Resource not found。之所以会出现这种情况，是因为在LangChain的源代码中，代码会走到langchain.embeddings.openai.OpenAIEmbeddings._get_len_safe_embeddings这个位置，在如下图所示的地方：
本来应该再传入参数deployment、api_type和api_version。但是这里都漏掉了。导致里面的代码始终会以OpenAI官方的接口来请求URL，所以会找不到。
即便你修改源代码，在这里加上了这三个参数，你会发现还是有问题，继续报如下错误：
openai.error.InvalidRequestError: Too many inputs. The max number of inputs is 1. We hope to increase the number of inputs per request soon. Please contact us through an Azure support request at: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2213926 for further questions.
这是因为Azure OpenAI服务提供的embedding模型，并发请求只有1.而在LangChain会以一个比较高的并发去请求，所以会报这个错误。
不要在去源代码上修改了。我们回到最开始的代码：
index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader])
来看一下VectorstoreIndexCreator这个类它的实现方式：
可以看到，这个类继承了pydantic.BaseModel，那就简单了。我们可以直接在初始化VectorstoreIndexCreator 时，传入embedding参数。如下图所示：
现在代码终于不报错了。代码中的chunk_size=1，限定了并发为1。那么我们继续把代码写完。运行效果如下图所示：
我们还可以通过主动传入参数的方式，使用其他的数据库而不是Chroma。这里以Redis为例：
不过要使用Redis来作为向量数据库，需要在Redis中安装Redis Stack模块。安装方法可以在Redis官方文档[3]中找到。
