本文主要是介绍初识 Embedding，为何大家都基于它搭建私人智能客服？，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！
随着 AI 技术的发展，大家在日常使用过程中经常会碰到一些目前 GPT4 也无法解决的问题：
- 无法获取个人私有数据信息，进行智能问答
- 无法获取最新信息，LLM 模型训练都是都是有截止日期的
- 无法定制化私有的专属模型，从而在某个领域内取得更好效果
基于以上问题 OpenAI 官方提供了两种不同私有化模型定制方式：Fine-Tuning（微调）、Embedding（嵌入）。
一、Fine-Tuning 与 Embedding 区别
两种方式信息概括如下：
- Fine-Tuning（微调）：在一个已经预训练好的模型的基础上，使用用户提供的数据进行进一步的训练，从而使模型更适合用户的特定应用场景。微调可以提高模型的质量、准确性和可靠性，以及降低请求的延迟和代价。微调需要用户准备和上传训练数据，以及选择合适的模型和参数。
- Embedding（嵌入）：指将文本或其他内容转换为数值向量的形式，从而可以计算内容之间的相似度或相关性。OpenAI 的 Embedding 模型可以将文本解析为 1536 个维度，每个维度代表一个概念或特征。用户可以通过 Embedding 模型来存储、检索或比较文本或其他内容。Embedding 不需要用户提供训练数据，也不需要选择模型和参数。
Fine-Tuning 微调训练的成本较高，且自身需要一定的模型训练经验和一定规模的数据集，否则微调出来的模型效果并不会很理想。所以更推崇使用 Embedding 方式对数据进行处理从而达到预期效果，比如目前市面上智能客服完全可以通过 Embedding 实现落地。
二、Embedding 详细分析
接下来我们就来重点聊聊 Embedding ，它的大致流程是：
- 将已有数据集维护成对应的向量数据库
- 当用户通过 Prompt 进行提问时，从向量数据库提取相似或相近的信息
- 将信息连同 Prompt 一起发送给 GPT 模型来生成结果
这样做有一个好处就是我们只需要将相关的数据发送给 ChatGPT 即可，相对比较节约 Token。
Embedding 将数据转成成连续向量空间的过程，我们并不需要去深入了解。所以我们从 Embedding 如何识别相似或关联性数据讲起。
1. 如何从向量数据库提取相关数据?
从上面的概述我们可以了解到一个重点是：Embedding 模型需要将数据解析为 1536 个维度，每个维度代表一个概念或特征。
将一段文字转换成这么多个维度的数据，从向量数据库提取的过程中就是根据这些维度进行计算。
人类是如何辨别一个人，想象自己平时是如何认出谁是谁呢？我们都是通过外表容貌来认人的（如眼睛大小、鼻子大小、脸型、发型等等），对我们熟悉的人，我们的脑海中会记住他的五官、身材等关键信息。
映射到向量数据也是一样的道理，将数据的 1536 个维度认为是它的“五官”，当我们需要从向量数据库中提取数据时只需要找到“五官”相似的数据即可。
以如上二维坐标进行举例，相似或有关联性的向量数据就会分布在坐标系中比较临近的位置（奥运会、亚运会、残奥会），而内容基本不相干的向量数据（北京地铁）在坐标系中就会离得比较远。
2. 使用 OpenAI 生成向量数据
通过 OpenAI 官网我们也可以看到，价格还是比较便宜的。使用量按每个输入令牌定价，收费为每1000个 tokens 大约0.0004美元。
通过 OpenAI 的 Embedding 方法调用，看看返回数据啥样。
接口返回了该文本对应的 1536 个维度数据，相当于我们已经掌握了这份文本数据的“五官”信息了。
3. 如何提取相似数据？
在上面的方法上使用余弦值来比较相似度，代码如下：
import openai
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityopenai.api_key = "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"if __name__ == '__main__':evaluate_one_text = "奥运会" evaluate_two_text = "亚运会" evaluate_three_text = "北京地铁" # 对数据进行 embedding embeddings = openai.Embedding.create( model="text-embedding-ada-002", input=[evaluate_one_text, evaluate_two_text, evaluate_three_text], ) evaluate_one = embeddings["data"][0]["embedding"] evaluate_two = embeddings["data"][1]["embedding"] evaluate_three = embeddings["data"][2]["embedding"] print("奥运会&亚运会的余弦距离：" + format(cosine_similarity([evaluate_one], [evaluate_two])[0][0])) print("奥运会&北京地铁的余弦距离：" + format(cosine_similarity([evaluate_one], [evaluate_three])[0][0])) print("北京地铁&亚运会的余弦距离：" + format(cosine_similarity([evaluate_three], [evaluate_two])[0][0]))
结果如下：
奥运会&亚运会的余弦距离：0.9022809359592784
奥运会&北京地铁的余弦距离：0.7898007980212471
北京地铁&亚运会的余弦距离：0.7767229785942393
计算两个数据的相似度，我们可以使用余弦相似度（cosine similarity）的方法，即计算两个向量之间的夹角的余弦值。余弦相似度的范围是[-1, 1]，其中 1 表示完全相同，0表示正向相关性，-1表示完全相反。
通过这样一个简单的案例，我们就可以知道 OpenAI 是如何从向量数据库中提取到相似或相关联的数据。
结尾
本文主要讲解了 Embedding 的一些基本概念，后续会更新如何基于 Embedding 转换私人数据搭建私人客服。
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