本文主要是介绍# 使用 OpenAI 的 Embeddings 接口实现文本和代码的语义搜索，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！
本文主要介绍 OpenAI 的 Embeddings (嵌入) 接口，该接口可以轻松执行自然语言和代码任务，如语义搜索、聚类、主题建模和分类。
Embeddings 是转换为数字序列的概念的数字表示，使计算机可以轻松理解这些概念之间的关系。Embeddings 在 3 个标准基准测试中优于顶级模型，其中代码搜索的改进相对提升了 20%。
Embeddings 对于处理自然语言和代码非常有用，因为它们可以很容易地被其他机器学习模型和算法（如聚类或搜索）使用和比较。
在 Embeddings 中，两组相似的数值在语义上也是相似的。例如，“犬类同伴说”的嵌入向量将更类似于“woof”的嵌入向量，而不是“meow”的嵌入向量。
新的接口使用神经网络模型（GPT-3 的后代）将文本和代码映射到矢量数据上 - 将它们“嵌入”在高维空间中。每个维度捕获输入的某些方面。
OpenAI API 中的新 /embeddings 端点提供包含几行代码的文本和代码嵌入：
OpenAI 发布了三个系列的嵌入模型，每个系列都经过调整以在不同的功能上表现良好，包括：文本相似性、文本搜索和代码搜索。这些模型将文本或代码作为输入，并返回嵌入向量。
| 模型 | 使用场景 | |
|---|---|---|
| 文本相似度: 捕获文本片段之间的语义相似性. | text-similarity-{ada, babbage, curie, davinci}-001 | 聚类、回归、异常检测、可视化 |
| 文本搜索：文档的语义信息检索。 | text-search-{ada, babbage, curie, davinci}-{query, doc}-001 | 搜索, 上下文相关性, 信息检索 |
| 代码搜索：使用自然语言查询查找相关代码。 | code-search-{ada, babbage}-{code, text}-001 | 代码搜索和相关性 |
文本相似性模型
文本相似性模型提供用于捕获文本片段的语义相似性。这些模型可用于许多任务，包括聚类分析、数据可视化和分类。
以下交互式可视化显示了来自 DBpedia 数据集的文本示例的嵌入：
来自 text-similarity-babbage-001 模型，使用的是 DBpedia 数据集。我们从涵盖 5 个类别的数据集中随机选择了 100 个样本，并通过 /embeddings 端点计算嵌入。不同的类别在嵌入空间中显示为 5 个清晰的簇。为了可视化嵌入空间，我们使用 PCA 将嵌入维度从 2048 减少到 3。有关如何在 3D 维度中可视化嵌入空间的代码，请参阅此处。
要比较两段文本的相似性，您只需在文本嵌入上使用点积即可。结果是 –1 和 1 之间的“相似性得分”，有时称为“余弦相似性”，其中数字越大意味着相似性越大。在大多数应用中，可以预先计算嵌入，然后非常快速地进行点积比较。
Embeddings 的一个常见用途是将它们用作机器学习任务（如分类）中的特征。在机器学习文献中，当使用线性分类器时，这种分类任务称为“线性探针”。我们的文本相似性模型在 SentEval 中实现了线性探针分类的最新结果（Conneau et al.，2018），这是评估嵌入质量的常用基准。
7 个数据集的线性探针分类
文本搜索模型
文本搜索模型提供嵌入，支持大规模搜索任务，例如在给定文本查询的文档集合中查找相关文档。文档和查询的嵌入分别生成，然后使用余弦相似性来比较查询与每个文档之间的相似性。
基于嵌入的搜索可以比经典关键字搜索中使用的单词重叠技术更好地概括，因为它捕获文本的语义含义，并且对确切的短语或单词不太敏感。我们评估了文本搜索模型在 BEIR (Thakur, et al. 2021)搜索评估套件上的性能，并获得了比以前方法更好的搜索性能。我们的文本搜索指南提供了有关将嵌入用于搜索任务的更多详细信息。
BEIR 中 11 个搜索任务的平均准确率
代码搜索模型
代码搜索模型为代码搜索任务提供代码和文本嵌入。给定一组代码块，任务是查找自然语言查询的相关代码块。我们在 CodeSearchNet（Husian et al., 2019）评估套件上评估代码搜索模型，其中我们的嵌入比以前的方法获得了明显更好的结果。可以通过 代码搜索指南 来了解使用嵌入进行代码搜索的方法。
超过 6 种编程语言的平均准确度
嵌入 API 的实际应用示例
JetBrains Research
JetBrains Research 的 Astroparticle Physics Lab 分析了 The Astronomer’s Telegram 和 NASA 的 GCN Circulars 等数据，这些报告包含传统算法无法解析的天文事件。
在 OpenAI 嵌入这些天文报告的支持下，研究人员现在能够在多个数据库和出版物中搜索诸如“蟹状脉冲星爆发”之类的事件。嵌入还通过 k 均值聚类在数据源分类上实现了 99.85% 的准确率。
FineTune Learning
FineTune Learning 是一家为学习构建人机混合解决方案的公司，例如帮助学生达到学术标准的自适应学习循环。
OpenAI 的嵌入显着改进了根据学习目标查找教科书内容的任务。OpenAI 的文本搜索居里嵌入模型达到了 89.1% 的前 5 准确率，优于之前的方法，如 Sentence-BERT (64.5%)。虽然人类专家仍然更好，但 FineTune 团队现在能够在几秒钟内标记整本教科书，而专家则需要数小时。
Fabius
Fabius 帮助公司将客户对话转化为结构化的内容，为规划和优先级排序提供信息。OpenAI 的嵌入允许公司更轻松地查找和标记具有功能请求的客户通话记录。
例如，客户可能会使用“自动化”或“易于使用”等词来要求更好的自助服务平台。此前，Fabius 曾使用模糊关键字搜索来尝试为那些带有自助服务平台标签的成绩单打上标签。借助 OpenAI 的嵌入，他们现在能够找到 2 倍以上的一般示例，以及 6 到 10 倍的具有抽象用例的特征示例，这些用例没有客户可能使用的明确关键字。
所有 API 客户都可以开始使用嵌入文档，以便在他们的应用程序中使用嵌入。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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