回答

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))