【AI大模型】Embedding模型解析 文本向量知识库的构建和相似度检索

1 什么是Embedding

• 在大模型中，"embedding"指的是将某种类型的输入数据（如文本、图像、声音等）转换成一个稠密的数值向量的过程。
• 这些向量通常包含较多维度，每一个维度代表输入数据的某种抽象特征或属性。
• Embedding 的目的是将实际的输入转化为一种格式，使得计算机能够更有效地处理和学习

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• 文本Embedding 在自然语言处理（NLP）中，文本embedding是一个常见的概念。是将文字或短语转换成数值向量的过程。这些向量捕捉了单词的语义特征，例如意义、上下文关系等。比如，使用词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe或BERT），模型可以将具有相似意义的词映射到向量空间中的相近位置。 - 图像Embedding 对于图像，embedding过程通常涉及使用卷积神经网络（CNN）等模型来提取图像中的特征，并将这些特征转换为一个高维向量。这样的向量可以代表图像的内容、风格、色彩等信息，从而用于图像识别、分类或检索任务。 - 声音Embedding 在声音处理领域，embedding通常指的是将音频信号转换为一个表示其特征的向量，这包括音调、节奏、音色等。通过这样的转换，可以进行声音识别、音乐生成等任务。

2 为什么使用Embedding

• Embedding的主要优势是能够将实体转换为计算机易于处理的数值形式，同时减少信息的维度和复杂度。
• 有助于提高处理效率，而且也使得不同实体之间的比较（如计算相似度）变得可行。
• embedding通常通过大量数据的训练而得到，能够捕捉到复杂的模式和深层次的关系，这是传统方法难以实现的
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3 数据向量化的处理流程

1. 收集 这一步骤是数据收集阶段，涉及到从不同的来源（如数据库、网站、文档等）收集需要分析的文本数据。这些数据可以是文章、评论、报告等形式。重点是确定数据源，并确保数据的相关性和质量。

2. 切块 对于大型文档，直接处理可能会因为模型的输入限制（如Token数量限制）而变得不可行。在这种情况下，需要将大文档分割成更小的部分。这些部分应该尽可能保持语义的完整性，例如按段落或章节切分。切块的目的是确保每块文本的大小适合模型处理，同时尽量减少上下文信息的丢失。

3. 嵌入 在切块后，每个文本块将被转换为数值向量，即通过OpenAI的embedding API进行嵌入。这一步涉及调用API，将文本数据发送到OpenAI的服务器，服务器会返回文本的向量表示。这些向量捕捉了文本的深层语义特征，使得文本之间的比较、搜索和分析变得可能。

4. 结果存储 嵌入向量生成后，需要将它们存储起来以便于后续的检索和分析。对于大型数据集，推荐使用专门的向量数据库（如Faiss、Annoy、Elasticsearch等），这些数据库优化了向量的存储和相似性搜索操作。存储不仅要保证数据的可检索性，也要考虑查询效率和存储成本