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))
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