OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人（一）

最新推荐文章于 2025-05-10 14:05:33 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DynmicResource/article/details/130181253
本文介绍了如何使用OpenAI的技术构建聊天机器人，包括基于GPT-3.5的fine-tuning方法和利用Embedding进行对话搜索。提到的知名聊天机器人如小冰、Duplex和Alexa展示了AI在该领域的应用。文章强调了fine-tuning的成本和挑战，同时提出使用OpenAIEmbedding和davinci模型来快速实现聊天机器人的方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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本文正在参加「金石计划」

上文 OpenAI Embedding：基于人工智能的搜索新篇章 有讲到Embedding的基础概念以及OpenAI Embedding 的能力和应用场景，这篇文章讲讲如何手把手构建聊天机器人。

聊天机器人介绍

聊天机器人作为一项重要的企业级服务，可以帮助企业构建关乎自己特定业务的聊天机器人。聊天机器人或客服助手是一种利用人工智能技术，通过互联网上的文本或语音渠道，与用户进行交互并实现业务价值的工具。近年来，聊天机器人的发展取得了显著的进步，从最初的基于简单逻辑和规则的机器人，到现在基于自然语言理解(NLU)和对话管理(DM)的智能机器人。

较早之前，一些比较知名且应用广泛的聊天机器人包括：

  • 微软的小冰：一个基于社交网络的聊天机器人，能够与数亿用户进行自然、情感和多轮的对话，提供娱乐、新闻、天气等内容。
  • 谷歌的Duplex：一个基于语音的聊天机器人，能够通过电话为用户预订餐厅、理发店等服务，使用自然语言生成技术来模仿人类的语音特征。
  • 亚马逊的Alexa：一个基于智能音箱的聊天机器人，能够通过语音识别和合成技术来与用户进行对话，提供音乐、新闻、购物、控制智能家居等功能。
  • Facebook的Messenger
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OpenAI 内部早期项目：从 Reddit 聊天机器人到 GPT4
AI大模型应用之禅
10-11 258
OpenAI, GPT, 语言模型, 深度学习, 自然语言处理, 聊天机器人, 算法原理, 项目实践 1. 背景介绍 OpenAI 是一家致力于确保人工智能造福全人类的非营利人工智能研究公司。自其成立以来，OpenAI 就一直致力于开发和推广安全、可靠、有益于人类的 AI 技术。
快速上手 OpenAI Embeddings
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
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快速上手 OpenAI Embeddings 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词： 自然语言处理，语义表示，嵌入式表示，OpenAI，GPT，BERT，Word Embedding，
OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人（二）
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theme: orange 本文正在参加「金石计划」 接上文OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人(一)有讲到聊天机器人的一些概念，这篇开始讲讲这个聊天机器人的架构和流程。 总架构图 这里我参照一个现成的架构图来讲如何实现，其是基于Azure多个相关云服务实现的Q\&A问答系统(Azure OpenAI Embeddings QnA)。 在这个场景中...
使用 OpenAI 的 Embedding模型 构建知识向量库并进行相似搜索
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03-15 5384
首先第一篇文章中探讨和使用了ChatGPT4的API-Key实现基础的多轮对话和流式输出，完成了对GPT-API的一个初探索，那第二步打算使用OpenAI的embedding模型来构建一个知识向量库，其实知识向量库本质上就是一个包含着一组向量的数组，然后通过查询输入文本生成的向量和数据库文本中的向量的余弦相似度来进行相似度判断，在使用的过程中还是非常舒服的。前置文章：ChatGPT4 API-Key初探-本地调用API进行多轮对话方和流式输出。
大模型Embedding模型选择
最新发布
ngadminq的博客
05-10 967
该指标体现Embedding模型在分类(Classification)、聚类(Clustering)、对分类(Pair Classification)、重排序(Reranking)、检索(Retrieval)等任务的表现。嵌入模型不仅能够编码词汇本身的含义，还能捕捉词与词之间、句子与句子之间的关联关系。这种语义相似性搜索是基于向量空间中的距离计算，而非简单的关键词匹配，能够更好地理解自然语言的语义关系。选开源的模型，如果没开源的我们没法使用。text-embedding-3-small：更小更快的模型。
OpenAI Embedding：基于人工智能的搜索新篇章
DynmicResource的博客
04-14 4925
theme: orange 本文正在参加「金石计划」 Embedding模型在许多应用场景中都有广泛的应用。在OpenAI中，文本嵌入技术主要用于衡量文本字符串之间的相关性。 什么是Embedding 嵌入(Embeddings)是一种将离散变量表示为连续向量的方法。它在机器学习中起到了不可或缺的作用。例如，在机器翻译中的词嵌入和分类变量中的实体嵌入都是嵌入的成功应用。 ...
OpenAI：ChatGPT API 文档之 Embedding
panjiapengfly的博客
03-11 3859
ChatGPT API 文档之 Embedding
OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人（四）
DynmicResource的博客
04-19 1259
theme: orange 本文正在参加「金石计划」 接上文OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人(三)如何使用Python实现embedding相似度搜索，这篇文章继续讲如何将搜索到的相似文本进行提炼，并最终得出问题的答案。 提炼文本 通过调用azure openai服务使用模型 text-davinci-003完成对文本的提炼，以得到最终的答案。 pytho...
OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人（三）
DynmicResource的博客
04-18 1095
theme: orange 本文正在参加「金石计划」 接上文OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人(二)有讲到聊天机器人的架构和流程，这篇开始通过代码讲讲具体实现。 前言 这篇文章为了降低实现的难度，下图中提供存储和向量相似度搜索的Redis(Redis Search 模块)，我先替换成CSV和余弦相似度算法。 在开发语言选择上，人工智能的应用我当然首选了P...
来 Azure 学习 OpenAI 四 - 用 Embedding 赋能 GPT
chenjambo的博客
05-22 5236
大家好，我是学生大使 Jambo。在我们前一篇文章中，我们介绍了 OpenAI 模型的调用。今天，我将为大家介绍 Embedding 的使用。
六、OpenAI之嵌入式(Embedding)
挑大梁的专栏
02-29 9667
OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。搜索（通过一个查询字符串的相关性将结果排序）聚类（通过相似性将文本字符串进行分组）推荐（推荐与文本字符串相关的条目）异常检测（相关性不大的异常值被识别出来）多样性衡量（分析相似度分布）分类（通过最相似的标签分类文本字符串）嵌入是一个浮点型的向量。用距离衡量两个向量的相关性。小的距离暗示高相关性，大的距离暗示低相关性。
【大模型应用开发极简入门】其他OpenAI API和功能：embedding（文本之间的向量相关性）、Moderation（内容审核模型）、Image generation
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大模型系列：OpenAI使用技巧_使用文本向量化Embeding进行分类
数智笔记
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在这个文本分类任务中，我们基于评论文本的嵌入预测食品评论的评分（1到5）。我们将数据集分为训练集和测试集，以便在未见数据上实际评估性能。本笔记本分享了使用嵌入进行文本分类的示例。对于许多文本分类任务，我们已经看到微调模型比嵌入效果更好。毫不意外，5星和1星的评论似乎更容易预测。也许有更多的数据，2-4星之间的细微差别可以更好地预测，但人们如何使用中间分数也可能更加主观。五星级评论总体上表现最好，这并不太令人惊讶，因为它们在数据集中最为常见。我们还建议拥有比嵌入维度更多的示例，但我们在这里并没有完全实现。
OpenAI与开源多语言嵌入模型
安静的软件工程师
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OpenAI 与开源多语言嵌入模型
如何使用OpenAI文本Embedding模型构建AI系统
ZILLIZ
10-17 2138
01.Embeddings 向量与 Embedding 模型简介Embedding 向量是人工智能（AI）中的一个核心概念，它将复杂的非结构化数据（如图像、文本、视频或音频文件等）以机器可以理解和处理的数值向量来表示。这些向量能够捕捉数据中的语义含义和关系，帮助 AI 模型更有效地分析、比较和生成内容。在自然语言处理（NLP）领域中，单词、句子或整个文档被转换为稠密向量，这样一来，算法不仅能够理解...
OpenAi 嵌入
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评论是英文的，往往是正面的或负面的。我们在单独的测试集上评估这些嵌入的有用性，我们将用户和产品嵌入的相似性绘制为评分的函数。例如，我们发现，与非裔美国人的名字相比，我们的模型更强烈地将 (a) 欧裔美国人的名字与积极情绪联系起来，以及 (b) 对黑人女性的负面刻板印象。这一次，我们不再让算法预测 1 到 5 之间的任何值，而是尝试将评论的确切星数分类为 5 个桶，范围从 1 到 5 星。训练后，该模型学习预测 1 星和 5 星评论，比更细微的评论（2-4 星）更好，这可能是由于更极端的情绪表达。
OpenAI Embeddings: 深入探索文本嵌入技术
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OpenAI Embeddings提供了强大的文本表示能力，可以应用于多种NLP任务。通过调整模型和维度，我们可以在性能和效率之间找到平衡。OpenAI官方文档：https://platform.openai.com/docs/guides/embeddingsLangChain文档：https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/openai。
深入探索OpenAI Embedding：如何高效使用Embeddings API
ahdfwcevnhrtds的博客
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探索OpenAI Embeddings：强大的文本嵌入工具
cgsayuclv的博客
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在本文中，我们探索了如何使用OpenAI的Embeddings API处理文本嵌入任务，包括设置环境、创建嵌入和调整向量维度。OpenAI Embeddings API文档自然语言处理入门教程。
dify搭建知识库聊天机器人
05-07
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用Dify搭建基于知识库的聊天机器人。首先，我得回忆一下Dify的基本概念和流程。Dify是一个开源框架，允许用户构建和部署AI应用，特别是聊天机器人。用户提到可能使用Dify，所以重点应放在Dify的步骤上。 根据用户提供的引用，特别是引用[1]和[2]，里面提到了运行Dify的步骤，比如部署在本地或服务器，以及集成知识库。我需要确保步骤正确，并且覆盖关键点：环境准备、安装部署、配置模型、创建知识库、测试优化、部署上线。 首先，环境准备方面，用户需要Docker和Python环境。这部分需要详细说明，因为如果环境没配置好，后续步骤无法进行。然后安装Dify，可能需要克隆仓库或使用Docker Compose，这部分需要检查引用中的信息。引用[1]提到参考《Llama + Dify，在你的电脑搭建AI工作流》，所以可能涉及Docker部署。 接下来是配置大语言模型，比如DeepSeek或GPT。用户引用[2]提到了deepseeke和Dify的结合，需要复制API key到Dify系统中。这里需要说明如何获取API key，并在Dify界面中添加模型。 然后是创建知识库，用户需要上传文档，设置处理参数，比如分块大小和向量模型。引用[2]提到在工作室搭建知识库，限制回答内容，所以可能需要指导用户在Dify界面中操作，比如分块策略和元数据设置。 测试和优化部分，用户可能需要调整提示词，引用[2]的例子是添加“收到”这样的关键词，所以需要说明提示词工程的重要性，以及如何根据测试结果调整参数。 部署上线涉及发布应用，设置访问权限，可能还需要监控和维护。这部分需要简要说明步骤，确保用户知道如何将测试环境的应用部署到生产环境。 最后，相关问题的生成需要考虑用户可能的后续疑问，比如模型选择、本地部署、知识库格式支持、性能优化和集成方式。这些问题需要覆盖用户可能遇到的挑战，帮助他们进一步探索。 需要确保回答结构清晰，分步骤讲解，每个步骤有子步骤和注意事项。同时，引用标记要正确添加到对应的位置，比如部署步骤引用[1]，配置模型引用[2]。避免使用Markdown格式，但用户要求使用中文，所以保持口语化但专业。</think>以下是如何使用Dify搭建知识库聊天机器人的分步指南，结合了官方文档和实践经验： ### 一、环境准备阶段 1. **基础环境搭建** - 安装Docker环境（Windows/Mac需安装Docker Desktop） - 准备Python 3.8+运行环境 - 建议配置：4核CPU/8GB内存/50GB存储（知识库越大要求越高） 2. **获取Dify源码** ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker ``` ### 二、部署安装[^1] ```bash # 使用Docker Compose快速启动 docker compose up -d # 等待所有服务启动（约3-5分钟） # 访问 http://localhost/ 进入控制台 ``` ### 三、大模型配置 1. **接入LLM服务** - 在「设置 > 模型供应商」添加API密钥 - 支持模型：DeepSeek/OpenAI/智谱AI等[^2] - 示例DeepSeek配置： ```yaml api_key: sk-your-key-here base_url: https://api.deepseek.com/v1 ``` ### 四、知识库创建 1. **新建知识库应用** - 控制台点击「创建应用」→「知识库问答」 - 上传文档（支持PDF/Word/TXT/Markdown） - 设置分块参数： ```python chunk_size = 512 # 文本分割长度 overlap = 50 # 块间重叠字符数 ``` 2. **向量化处理 $$ \text{Document} \rightarrow \text{Chunking} \rightarrow \text{Embedding} \rightarrow \text{Vector DB} $$ - 建议选择bge-large-zh-v1.5中文向量模型 ### 五、测试与优化 1. **调试提示词工程** ```python # 示例系统提示词模板 "你是一个专业客服助手，请根据知识库内容回答用户问题。\ 如果答案不在知识库中，应明确说明'根据现有资料无法回答该问题'" ``` 2. **多轮测试方法** - 准备测试问题集（覆盖边界情况和常见问题） - 调整temperature参数（0.3-0.7区间最佳） ### 六、部署上线 1. **发布应用** - 设置API访问密钥 - 配置访问权限（公开/私有访问） - 可选Webhook集成： ```bash curl -X POST "https://api.dify.ai/v1/chat-messages" \ -H "Authorization: Bearer {api_key}" \ -d '{"inputs":{}}' ``` **注意事项：** 1. 知识库更新需重新索引 2. 监控API调用量和响应延迟 3. 建议启用对话历史记录功能
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