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如何使用OpenAI的embedding打造自己的私有知识库的问答系统?

如何使用OpenAI的embedding打造自己的私有知识库的问答系统?


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什么是embedding?

OpenAI 的文本embedding衡量文本字符串的相关性。

800_auto

嵌入通常用于:

搜索(结果按与查询字符串的相关性排序)

聚类(其中文本字符串按相似性分组)

推荐(推荐具有相关文本字符串的项目)

异常检测(识别出相关性很小的异常值)

多样性测量(分析相似性分布)

分类(其中文本字符串按其最相似的标签分类)

embedding是浮点数的向量(列表)。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。 要获得embedding,请将您的文本字符串连同选择的嵌入模型 ID发送到嵌入 API 端点text-embedding-ada-002。响应将包含一个embedding,您可以提取、保存和使用它。 示例请求:
curl https://api.openai.com/v1/embeddings \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \...

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