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随着强大的 GPT 模型的出现，文本的语义提取得到了改进。 在本文中，我们将使用嵌入向量在文档中进行搜索，而不是使用关键字进行老式搜索。
什么是嵌入 - embedding？
在深度学习术语中，嵌入是文本或图像等内容的数字表示。 由于每个深度学习模型的输入都应该是数字，因此要使用文本来训练模型，我们应该将其转换为一种数字格式。
有多种算法可以将文本转换为 n 维数字数组。 最简单的算法称为“Bag Of Word”，该算法中 n 是语料库中唯一单词的数量。 该算法只是简单地统计文本中出现的单词数量，并形成一个数组来表示它。
>>> from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
>>> corpus = [
... 'This is the first document.',
... 'This document is the second document.',
... 'And this is the third one.',
... 'Is this the first document?',
... ]
>>> vectorizer = CountVectorizer()
>>> X = vectorizer.fit_transform(corpus)
>>> vectorizer.get_feature_names_out()
array(['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third','this'], ...)
>>> print(X.toarray())
[[0 1 1 1 0 0 1 0 1][0 2 0 1 0 1 1 0 1][1 0 0 1 1 0 1 1 1][0 1 1 1 0 0 1 0 1]]这种表示形式不够丰富，无法从文本中提取语义和含义。 由于变换器的强大功能，模型可以学习嵌入。 Openai 提供了嵌入 API 来计算文本的嵌入数组。 该表示可以存储在矢量数据库中以供搜索。
Openai 嵌入 API
要使用 openai，我们需要在 openai 网站上生成一个 API 密钥。 为此，我们需要在 “View API Keys” 页面中注册并生成一个新密钥。
请记住：该密钥只会显示一次，因此请保存以供以后使用。
要检索文本嵌入，我们应该使用模型和文本调用 openai 嵌入 API。
{"input": "The food was delicious and the waiter...","model": "text-embedding-ada-002"
}输入是我们要计算嵌入数组的文本，模型是嵌入模型的名称。 Openai 对于此链接中提供的嵌入模型有多种选择。 在本文中，我们将使用默认的 “text-embedding-ada-002”。 为了调用 API，我们在 python 中使用以下脚本。
import os
import requestsheaders = {'Authorization': 'Bearer ' + os.getenv('OPENAI_API_KEY', ''),'Content-Type': 'application/json',
}json_data = {'input': 'This is the test text','model': 'text-embedding-ada-002',
}response = requests.post('https://api.openai.com/v1/embeddings',headers=headers,json=json_data)
result = response.json()嵌入的响应将类似于：
{"object": "list","data": [{"object": "embedding","embedding": [0.0023064255,-0.009327292,.... (1536 floats total for ada-002)-0.0028842222,],"index": 0}],"model": "text-embedding-ada-002","usage": {"prompt_tokens": 8,"total_tokens": 8}
}result['data']['embedding'] 是给定文本的嵌入向量。 ada-002 模型的向量大小为 1536 个浮点数，输入的最大标记为 8191 个标记。
存储和搜索
有多种数据库选择来存储嵌入向量。 在本文中，我们将探索 Elasticsearch 来存储和搜索向量。
Elasticsearch 有一个预定义的向量数据类型，称为 “密集向量”。 为了存储嵌入向量，我们需要创建一个索引，其中包括一个文本字段和一个嵌入向量字段。
PUT my_vector_index
{"mappings": {"properties": {"embedding": {"type": "dense_vector","dims": 1536},"text": {"type": "keyword"}}}
}对于 ada-002 模型，向量的维数应为 1536。 现在要查询该索引，我们需要熟悉不同类型的向量相似度得分。 余弦相似度是我们可以在 Elasticsearch 中使用的分数之一。 首先，我们需要计算搜索短语的嵌入向量，然后通过索引对其进行查询并获取 top-k 结果。
POST my_vector_index/_search
{"query": {"script_score": {"query": {"match_all": {}},"script": {"source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'embedding') + 1.0","params": {"query_vector": [0.230, -0.120, 0.389, ...]}}}}
}当然，对于大规模部署，我们需要使用 aNN 搜索。请详细阅读 “Elasticsearch：在 Elastic Stack 8.0 中引入近似最近邻搜索”。
这将返回语义上与文本查询相似的文本。
结论
在本文中，我们探讨了新嵌入模型在文档中查找语义的强大功能。 你可以使用任何类型的文档，例如 PDF、图像、音频，并使用 Elasticsearch 作为语义相似性的搜索引擎。 该功能可用于语义搜索、推荐系统。