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要使用ChatGPT的embedding来搭建一个中文全文搜索引擎,需要进行以下步骤:
1. 准备中文文本数据集。可以使用已有的数据集,也可以自己收集和清洗数据。 2. 对文本数据进行分词和编码。可以使用Python的jieba库进行中文分词,然后使用ChatGPT的embedding将分词后的文本编码为向量。 3. 建立索引。将编码后的文本向量存储到一个数据库或者文件中,以便后续进行搜索。 4. 进行搜索。对于一个查询文本,先进行分词和编码,然后计算与索引中所有文本向量的相似度,选取相似度最高的文本作为搜索结果。需要注意的是,这只是一个简单的框架,实际上还需要进行很多优化和改进,比如使用倒排索引、加入语义信息等,下面是参考示例代码:
# -*- coding: utf-8 -* import openai, numpy as np openai.api_key = "apikey" def getembedding(txt): resp = openai.Embedding.create( input=[txt], engine="text-similarity-davinci-001") return resp['data'][0]['embedding'] resp = openai.Embedding.create( input=["李磊的力量是有限的,他去吃饭了", "张华找到李磊,问他是否要去学校","李磊是一个普通家庭的中学生,李磊的爸妈是工厂工人,他也是一个三好学生,他出生在一个农村"], engine="text-similarity-davinci-001") embedding_a = resp['data'][0]['embedding'] embedding_b = resp['data'][1]['embedding'] embedding_c = resp['data'][2]['embedding'] # print(embedding_a) # print(embedding_b) promptask="李磊是谁?" embbdingask=getembedding(promptask) print(np.dot(embbdingask, embedding_a)) print(np.dot(embbdingask, embedding_b)) print(np.dot(embbdingask, embedding_c))