09 使用 Embedding 实现语义检索

Hi，我是茶桁。

过去的 8 讲，你已熟悉 Embedding 和 Completion 接口。Embedding 适合用于机器学习中的分类、聚类等传统场景。Completion 接口可以用作聊天机器人，也可以用于文案撰写、文本摘要、机器翻译等工作。

然而，很多同学可能认为这与他们的日常工作无关。实际上，我们通常在搜索、广告、推荐等业务中使用自然语言处理技术。因此，我们今天来看看如何使用 OpenAI 的接口来帮助这些需求。

当涉及到优化搜索结果时，OpenAI 的 Embedding 接口可以提供有价值的功能。Embedding 接口能够将文本转换为表示其语义特征的向量，这些向量可以用于比较文本之间的相似性，从而优化搜索结果的排序和相关性。

首先，使用 OpenAI 的嵌入接口，您可以将搜索查询和搜索结果中的文本转换为嵌入向量。通过比较查询向量与结果向量之间的相似度，您可以重新排列搜索结果，以提供更相关和有用的结果。这可以帮助用户更快地找到他们想要的信息，并提供更好的搜索体验。

其次，OpenAI 的嵌入接口还可以帮助您改进搜索结果的相关性。通过将用户的上下文和历史记录与搜索查询结合起来，您可以生成更具个性化和定制化的搜索结果。使用嵌入接口，您可以将用户的上下文信息转换为嵌入向量，并与查询向量进行比较，以确定最相关的结果，并在搜索结果中突出显示这些个性化的内容。

此外，OpenAI 的嵌入接口还可以用于相似性搜索和聚类分析。您可以使用嵌入向量来比较不同文本之间的相似性，并将相似的文本聚集在一起。这有助于在搜索结果中提供更多相关的选项，并帮助用户发现相关但可能未被明确搜索的内容。

下面，就让我们来一步步的实现：

生成实验数据

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