从haystack.telemetry导入tutorial_running
导入日志
从haystack.document_stores导入InMemoryDocumentStore
从haystack.pipelines.standard_pipelines导入TextIndexingPipeline
从haystack.nodes导入BM25Retriever
从haystack.nodes导入FARMReader
从haystack.pipelines导入ExtractiveQAPipeline
从pprint导入pprint
从haystack.utils导入print_answers
从haystack.nodes 导入 EmbeddingRetriever
导入解码器
从haystack.pipelines 导入 FAQPipeline
从haystack.utils 导入 print_answers
导入日志
从haystack.telemetry 导入tutorial_running
从haystack.document_stores 导入 InMemoryDocumentStore
从haystack.nodes 导入 EmbeddingRetriever
将熊猫导入为pd
从haystack.pipelines 导入 FAQPipeline
从haystack.utils 导入 print_answers

教程_运行（6）

logging.basicConfig(format= "%(levelname)s - %(name)s - %(message)s" , level=logging.WARNING)
logging.getLogger( “干草堆” ).setLevel(logging.INFO)

文档存储器 = InMemoryDocumentStore()

f = codecs.open( 'faq.txt' , 'r' , 'UTF-8' )
行 = f.readlines()
行 = []
对于范围内的 i ( 2 , 33 , 2 ):
    行.pop(i)

对于我在范围内（33）：
    行[i] = 行[i][:- 2 ]

对于我在范围内（0、33、2）： _
    lines.append([line[i],line[i+ 1 ]])

colu = [ '问题' , '答案' ]

df = pd.DataFrame（数据=行，列=列）
检测器 = EmbeddingRetriever(
        文档存储器=文档存储器，
        embedding_model= "句子变换器/all-MiniLM-L6-v2" ,
        use_gpu=真，
        scale_score=假,
    )


df[ '嵌入'] = retriever.embed_queries(查询=问题).tolist()
df = df.rename(columns={ 'question' : 'content' })
问题 = 列表（df[ '问题' ].values）
docs_to_index = df.to_dict(orient= '记录' )
document_store.write_documents（docs_to_index）


定义haysstack（输入，检查器=检查器）：
    pipe = FAQPipeline（检测器=检测器）
    prediction = pipe.run(query=input, params={ "Retriever" : { "top_k" : 1 }})
    返回预测
# 运行任何问题并更改 top_k 以查看更多或更少的答案

将易变导入为gr
从gradio.components导入文档
inputs = Textbox(lines= 7 , label= "请输入你的问题" )
outputs = Textbox(lines= 7 , label= "来自ChatGPT的回答" )

gr.Interface(fn=haysstack, inputs=inputs, outputs=outputs, title= "电商客服" ,
             description= "我是您的电商客服，您可以问任何您想知道的问题" ,
             主题=gr.themes.Default()).launch(share= True )