向量化（Vectorization）是一种将数据或操作转换为向量的过程，以便利用并行计算和高效处理。向量化将非数值数据（如文本、图像）转换为数值向量，以便计算机处理。而向量化在AIGC中非常的常见，例如知识库对话等等。如果大家感兴趣，后面专门来聊聊。
向量长什么样？例如：[0.25, -0.1, 0.7]，向量化后的数据通常是一个数值数组
那我们如何将文本向量化呢，有很多种方式，这里我们使用Embedding。
Embedding（嵌入）是一种将高维、离散的数据（如单词、类别、图像等）映射到低维、连续的向量空间的技术。这些向量能够捕捉数据的语义或特征信息，广泛应用于自然语言处理（NLP）、推荐系统和机器学习等领域。
例如通过下面的代码我们可以将文本转换为向量化：
from transformers import BertTokenizer, BertModeltokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')inputs = tokenizer("I love programming", return_tensors="pt")outputs = model(**inputs)embeddings = outputs.last_hidden_state # 获取单词或句子的向量
向量数据库是一种专门设计用于存储和查询向量数据的数据库，而ElasticSearch就可以用来存储我们的向量
一、定义向量字段
PUT /test2{ "mappings": { "properties": { "my_vector": { "type": "dense_vector", "dims": 3 }, "my_text" : { "type" : "keyword" } } }}
这里我们定义test2 文档的内容如下（my_vector 和 my_text）：
my_vector 是一个密集向量（dense vector），用于存储多维数据，如嵌入式表示；而 my_text 是一个关键字类型的字段，通常用于精确匹配和聚合。
dims: 3：指定向量的维度为 3。这意味着每个文档的 my_vector 字段将包含 3 个浮点数。
二、添加向量
PUT /test2/_doc/2{ "my_text" : "text1", "my_vector" : [0.5, 10, 6]}
假设 text1 的向量为 [0.5, 10, 6]
my_text: “text1”：设置 my_text 字段的值为 “text1”。根据之前的映射，my_text 是一个 keyword 类型的字段，适用于精确匹配和聚合。my_vector: [0.5, 10, 6]：设置 my_vector 字段的值为 [0.5, 10, 6]，my_vector 是一个 dense_vector 类型的字段，维度为 3。
卅四年、余弦相似度：cosineSimilarity
那么我们存入了向量是不是也要查询，假如我们有一个字符串 test2 向量化之后的数据为 [-0.5, 10, 7]
POST /test2/_search{ "query": { "script_score": { "query": { "match_all": {} }, "script": { "source": "cosineSimilarity(params.queryVector, 'my_vector') + 1.0", "params": { "queryVector": [-0.5, 10, 7] } } } }}
这个请求使用了 script_score 查询，结合 cosineSimilarity 函数来计算文档中 my_vector 字段与给定查询向量之间的余弦相似度。为了确保查询结果的分数是非负的，cosineSimilarity 的结果加了 1.0。
cosineSimilarity 函数：cosineSimilarity 是 Elasticsearch 提供的一个内置函数，用于计算两个向量之间的余弦相似度。它适用于 dense_vector 类型的字段。
余弦相似度（Cosine Similarity）
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定义：余弦相似度通过计算两个向量的夹角余弦值来衡量它们的相似性。公式为：
其中，A⋅BA⋅B 是向量的点积，∥A∥∥A∥ 和 ∥B∥∥B∥ 是向量的模。
-
用途：常用于文本相似度计算、推荐系统等场景，因为它对向量的绝对大小不敏感，只关注方向。
向量维度：确保 queryVector 的维度与索引映射中定义的 my_vector 字段的维度一致，my_vector 的维度是 3，因此 queryVector 也必须是 3 维向量。如果维度不匹配，Elasticsearch 将返回错误。
评分范围：cosineSimilarity 的结果范围是 [-1, 1]，其中 1 表示完全相同，-1 表示完全相反。为了确保评分是非负的，通常会将结果加 1.0，这样评分范围变为 [0, 2]。我们可以根据需要调整这个偏移量。
四、计算点积：dotProduct
除了余弦相似度这种算法，我们还可以使用 计算点积：dotProduct 来计算
POST /test2/_search{ "query": { "script_score": { "query": { "match_all": {} }, "script": { "source": "dotProduct(params.queryVector, 'my_vector') + 1.0", "params": { "queryVector": [-0.5, 10, 7] } } } }}
点积（Dot Product）
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定义：点积是两个向量对应元素相乘后的和。公式为：
-
用途：点积可以用于衡量两个向量的相似性，尤其是在向量已经归一化的情况下。它也是许多机器学习算法中的基本操作。
五、曼哈顿距离：l1norm
POST /test2/_search{ "query": { "script_score": { "query": { "match_all": {} }, "script": { "source":"1 / (1 + l1norm(params.queryVector, 'my_vector'))", "params": { "queryVector": [-0.5, 10, 7] } } } }}
曼哈顿距离（Manhattan Distance, L1 Norm）
-
定义：曼哈顿距离是两个向量在标准坐标系下的绝对差之和。公式为：
-
用途：适用于需要衡量向量之间绝对差异的场景，如路径规划、图像处理等。
六、欧几里得距离：l2norm
POST /test2/_search{ "query": { "script_score": { "query": { "match_all": {} }, "script": { "source": "1 / (1 + l2norm(params.queryVector, 'my_vector'))", "params": { "queryVector": [ -0.5, 10, 7 ] } } } }}
欧几里得距离（Euclidean Distance, L2 Norm）
-
定义：欧几里得距离是两个向量之间的直线距离。公式为：
-
用途：广泛用于聚类分析、图像识别等领域，因为它直观地反映了向量之间的几何距离。
七、自定义函数
除了上面的内置函数，这些算法在信息检索、推荐系统、聚类分析等领域有广泛应用。我们甚至可以自定义函数：
POST /test2/_search{ "query": { "script_score": { "query": { "match_all": {} }, "script": { "source": "float[] v = doc['my_vector'].vectorValue; float vm = doc['my_vector'].magnitude; float dotProduct = 0; for (int i = 0; i < v.length; i++) { dotProduct += v[i] * params.queryVector[i]; } return dotProduct / (vm * (float) params.queryVectorMag);", "params": { "queryVector": [ -0.5, 10, 7 ], "queryVectorMag": 5.25357 } } } }}
脚本逻辑
float[] v = doc['my_vector'].vectorValue; // 获取文档中的向量float vm = doc['my_vector'].magnitude; // 获取文档向量的模float dotProduct = 0; // 初始化点积for (int i = 0; i < v.length; i++) { // 遍历向量维度 dotProduct += v[i] * params.queryVector[i]; // 计算点积}return dotProduct / (vm * (float) params.queryVectorMag); // 返回余弦相似度
POST /test2/_search：在索引test2中执行搜索。query：定义查询逻辑。script_score：使用自定义脚本对文档评分。match_all：匹配所有文档。script：定义评分脚本。params：传递给脚本的参数，包括查询向量queryVector和它的模queryVectorMag。
向量化作为一种将高维、离散数据转换为低维、连续向量的技术，已经成为现代数据科学和机器学习领域的核心工具之一。通过将文本、图像、类别等复杂数据转化为数值向量，我们不仅能够更高效地处理和分析这些数据，还能捕捉到数据之间的深层次关系和语义信息。
例如我们公司就是在将文本转存为向量化存储到ES中，从而加入更好的算法，例如RAG Reranker重排，确保能检索到最相关的内容。
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：
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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？
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- 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
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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
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- 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
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- …
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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