import OpenAI from 'openai';

import { RecursiveCharacterTextSplitter } from 'langchain';

import { PineconeStore } from '@langchain/pinecone';

export async function generateEmbeddings(text: string) {

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_KEY });

const splitter = new RecursiveCharacterTextSplitter({

chunkSize: 1000,

chunkOverlap: 200

});

const chunks = await splitter.splitText(text);

const embeddings = await Promise.all(

chunks.map(chunk => openai.embeddings.create({

model: 'text-embedding-3-small',

input: chunk

}))

);

return embeddings.map(e => e.data[0].embedding);

}

// RAG System - Retrieve relevant context

export async function queryKnowledgeBase(query: string) {

const vectorStore = await PineconeStore.fromExistingIndex(

new OpenAIEmbeddings(),

{ indexName: 'company-docs' }

);

const results = await vectorStore.similaritySearch(query, 5);

return results.map(doc => doc.pageContent).join('\n\n');

}

interface ChatMessage {

role: 'system' | 'user' | 'assistant';

content: string;

timestamp: Date;

}

// AI Chat Completion with streaming

export async function streamChatResponse(

messages: ChatMessage[],

context?: string

) {

const openai = new OpenAI();

const systemPrompt = context

? `Use this context: ${context}`

: 'You are a helpful assistant';

const stream = await openai.chat.completions.create({

model: 'gpt-4-turbo-preview',

messages: [

{ role: 'system', content: systemPrompt },

...messages

stream: true,

temperature: 0.7,

max_tokens: 2000

});

for await (const chunk of stream) {

const content = chunk.choices[0]?.delta?.content;

if (content) yield content;

}

// Document classification with AI

const classifyDocument = async (text: string) => {

const response = await openai.chat.completions.create({

model: 'gpt-4',

messages: [{

role: 'user',

content: `Classify this document: ${text}`

}]

});

return response.choices[0].message.content;

};

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