通过 OpenAI Embedding 接口计算相似度

ikebo

已于 2024-08-22 22:43:16 修改

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： LLM 文章标签： embedding 语义相似度 OpenAI OpenAI 中转API OpenAI 免费key

于 2024-08-22 20:18:02 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/k_runtu/article/details/141436992

上代码

from openai import OpenAI
import numpy as np

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ikuaiai.com/v1",  # 这里是一个中转base_url 国内可用
    api_key='你的key',
    timeout=120
)

def get_embedding(text, model

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大模型之Spring AI实战系列（四）：Spring Boot + OpenAI 使用OpenAI Embedding实现文本向量化

寻道AI，探索AI无限可能！

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本篇文章作为《Spring AI 实战》专栏的第四篇，将带领大家深入探索 spring-ai-openai-embedding 示例项目。我们将详细解读如何借助 Spring AI 无缝集成 OpenAI 的 Embedding API，实现文本的高效向量化处理。不仅如此，我们还将深入剖析其在企业级应用中的多种典型用途，助力您在实际项目中挖掘文本数据的深层价值，开启智能应用的新篇章。

在Python中加载并使用OpenAI Embedding类

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近年来，文本嵌入在自然语言处理领域中扮演了越来越重要的角色。它们能够将文本数据转换为数值向量，从而在机器学习模型中进行处理。OpenAI提供了一套强大的嵌入模型，使用这些模型可以轻松地将文本转换为高维数值向量。

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embedding模型计算相似度

xycxycooo的博客

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AutoModel。

# 使用 OpenAI 的 Embeddings 接口实现文本和代码的语义搜索

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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。

【动手学大模型开发】使用Embedding API 做知识嵌入

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Embedding-V1是基于百度文心大模型技术的文本表示模型，Access token为调用接口的凭证，使用Embedding-V1时应先凭API Key、Secret Key获取Access token，再通过Access token调用接口来embedding text。GPT有封装好的接口，我们简单封装即可。embedding存放在data中，我们可以查看embedding的长度及生成的embedding。有最好的性能和最贵的价格，当我们搭建的应用需要更好的表现且成本充足的情况下可以使用；

自己实现 OpenAI 的 /v1/embeddings 接口

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OpenAI：ChatGPT API 文档之 Embedding

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【OpenAI】Embeddings 接口实例代码

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OpenAI的Embeddings API是一种自然语言处理工具，可以将文本转换为向量表示形式。这些向量被认为是“语义空间”中的点，其中包含文本之间的相似性关系。通过使用Embeddings API，您可以轻松地比较和分析不同的文本，并找到它们之间的共同点和区别。例如，您可以使用此API来开发文本分类器、语义搜索引擎或词汇扩展工具等。以下是一个PHP代码示例，用于向OpenAI的Embeddings API发送请求。您还需要在请求正文中包括要嵌入的文本。这个示例代码中的每一行都有注释，以便您更好地理解它。

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正文创建文件在这个文件中我们把模块引入项目中最后要记得抛出client. 接下来我们创建一个embedding,创建文件,这里我们的读取的数据已经写好在一个json文件中，所以这里我们使用fs文件系统读取数据获取抛出的在我们文件中的主要任务是将源数据posts.json里面的所有内容计算向量，所以这里我们准备了两个变量，一个存放源数据，一个存放向量计算后的数据.现在我们读取源数据中的数据并JSON化数据，使用fs文件系统中的这里我们加了一个await是因为返回的是一个Promise对象，这里我们需要使用到。

调用OpenAI的openai.Embedding.create方法：生成文本的嵌入向量

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有个词叫“向量嵌入”，就是将高维（甚至无限维）的东东压缩“塞进”低维空间中，可不就是嵌入么？换一个词你就容易理解了：用低维向量“表示”这个东东。就像用“身份证”代表你一样。使用OpenAI的API生成文本的嵌入向量，并将这些向量存入向量数据库。在这个例子中，我们假设使用的是Faiss库作为向量数据库。

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OpenAI 的文本嵌入模型可以计算文本字符串的特征向量，通过向量计算字符串之间的语义相关性。embeddings模型计算出来的向量数据是浮点数数组。两个向量之间的距离可以表达它们之间的相关性。距离越近表明相关性越高，距离越远表明相关性越低。

探索OpenAI Embedding：如何轻松实现文本嵌入

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通过库，我们可以方便地使用OpenAI的嵌入服务来处理文本数据。

万字长文｜关于 OpenAI 接口开发你应该知道的一切

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同时配置 API 密钥的环境变量。认证：OpenAI API 使用 API 密钥进行身份验证，API 密钥页面可以获取使用的 API 密钥。除了密钥，对于属于多个组织的用户，可以传递一个 Requesting organization 字段（可以在组织设置页面上找到组织 ID）来指定用于 API 请求的组织，这些 API 请求的使用将计入指定组织的订阅配额。arduino复制代码import os。

【Spring AI】02. 嵌入向量API-OpenAI

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请参考03. 开始章节中的添加 Milestone 和 Snapshot Repositories，将这些存储库添加到您的构建系统中。两个向量之间的距离表示它们的相关性。Spring AI 项目定义了一个名为 spring.ai.openai.api-key 的配置属性，您应该将其设置为从 openai.com 获得的 API Key 的值。OpenAI 的EmbeddingClient实现的属性前缀是spring.ai.openai.embedding。提供了 OpenAI 的配置，例如要使用的模型等。

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揭开ChatGPT面纱（3）：使用OpenAI进行文本情感分析（embeddings接口）

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openai版本==1.6.1，本博客对应文件夹03在这一篇博客中我将使用OpenAI的embeddings接口判断21条服装评价是否是好评。

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Embedding （嵌入）是一个浮点数的向量（列表）。两个向量之间的距离度量它们的相关性，小的距离表示高相关性，大的距离表示低相关性。Embedding （嵌入）也是是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的技术，特别是自然语言处理（NLP）和其他涉及高维离散数据的领域。它指的是将原本高维且通常是离散的输入数据（如单词、短语、用户ID、商品ID等）映射到一个低维连续向量空间中的过程。这些低维向量称为嵌入（Embedding vectors）。例如，“国王”和“王后”在嵌入向量的空间里，位置就会挨得很近；

openai.embedding.create

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openai.embedding.create是OpenAI GPT模型提供的一个API函数，用于创建单词或文本的嵌入向量。嵌入向量是将单词或文本转换为数值表示的一种方式，它能够捕捉到词语或文本之间的语义关系。使用openai.embedding.create函数，我们可以通过向API传递一个单词或文本的列表，来获取它们的嵌入向量。这些向量可以用于多种任务，包括语义相似度计算、文本分类、情感分析等。在调用openai.embedding.create时，我们可以传递一些参数来指定模型的行为。例如，我们可以指定使用的模型版本、返回嵌入向量的格式等。API会以异步方式处理请求，并在处理完成后返回结果。使用openai.embedding.create函数的一个例子是，我们可以传递一个包含多个单词的列表，获取它们在模型中的嵌入向量。然后，我们可以计算这些嵌入向量之间的相似度，以找到语义上相似的单词。总而言之，openai.embedding.create是OpenAI GPT模型提供的一个接口函数，用于获取单词或文本的嵌入向量。通过利用这些嵌入向量，我们可以进行各种自然语言处理任务，从而提高我们的文本处理能力。