什么是Embedding？

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2023-10-07 22:16:24

什么是Embedding？

Embedding是将单词、短语或文本转换成连续向量空间的过程。这个向量空间通常被称为嵌入空间（embeddingspace），而生成的向量则称为嵌入向量（embeddingvector）或向量嵌入（vectorembedding）。嵌入向量可以捕获单词、短语或文本的语义信息，使得它们可以在数学上进行比较和计算。这种比较和计算在自然语言处理和机器学习中经常被用于各种任务，例如文本分类、语义搜索、词语相似性计算等。

在中文语境下，"embeddings"通常被翻译为"词向量"或者"向量表示"。这些翻译强调了嵌入向量的特点，即将词汇转换成向量，并表示为嵌入空间中的点。

OpenAI中的文本Embedding

OpenAI中的文本Embedding衡量文本字符串之间的相关性。Embedding通常用于以下场景：

搜索（结果按查询字符串的相关性进行排序）
聚类（将文本字符串按相似性分组）
推荐（推荐具有相关文本字符串的项目）
异常检测（识别相关性较小的异常值）
多样性测量（分析相似度分布）
分类（文本字符串按其最相似的标签进行分类）

如何使用OpenAI的文本Embedding

使用OpenAI的文本Embedding需要先拿到OpenAI的key和url。可以通过Github项目https://github.com/xing61/xiaoyi-robot获取接口。接着，可以使用下面的Python代码进行调用：

API_SECRET_KEY="你的智增增获取的api_key";
BASE_URL="https://flag.smarttrot.com/index.php/api/v1";#智增增的base_url
defembedding(query):
    openai.api_key=API_SECRET_KEY
    openai.api_base=BASE_URL
    resp=openai.Embedding.create(model="text-embedding-ada-002",input=query)
    json_str=json.dumps(resp,ensure_ascii=False)
    print(json_str)

if__name__=='__main__':
    embedding("圆周率的前10位");

其中，API_SECRET_KEY是OpenAI的API密钥，BASE_URL是OpenAI的基础URL。调用时需要指定模型和输入文本，这里使用了text-embedding-ada-002模型和"圆周率的前10位"这个查询字符串作为输入。调用结果将以Json格式返回。

本页网址：https://www.xinzhibang.net/article_detail-15785.html

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