本文主要是介绍通过 OpenAI Embedding 接口计算相似度，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
上代码
from openai import OpenAI
import numpy as npclient = OpenAI(base_url="https://api.ikuaiai.com/v1", # 这里是一个中转base_url 国内可用api_key='你的key',timeout=120
)def get_embedding(text, model="text-embedding-3-small"):text = text.replace("\n", " ")return client.embeddings.create(input = [text], model=model).data[0].embeddingdef get_similarity(text1, text2):embedding1 = get_embedding(text1)embedding2 = get_embedding(text2)cosine_sim = np.dot(embedding1, embedding2) / (np.linalg.norm(embedding1) * np.linalg.norm(embedding2))return cosine_sim# 定义要比较的两段文本
text1 = "The cat jumped over the lazy dog."
text2 = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."embedding1 = get_embedding(text1)
embedding2 = get_embedding(text2)# 计算两个向量的余弦相似度
cosine_sim = np.dot(embedding1, embedding2) / (np.linalg.norm(embedding1) * np.linalg.norm(embedding2))# 输出相似度
print("相似度为：", cosine_sim)
OpenAI 中转API 推荐
快AI：https://ikuaiai.com
这篇关于通过 OpenAI Embedding 接口计算相似度的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
