1. 何为Embedding

Embedding，即嵌入，是一种将离散的数据（如文本中的单词或字符）转换为连续向量空间中的向量的技术。在自然语言处理（NLP）中，Embedding是实现文本向量化的一种重要方法。

  • Token化：将文本拆分成基本单元（Token）是Embedding的第一步。Token可以是单词、字符、子词单元等，具体取决于所使用的分词方法和任务需求。Token化的目的是将文本转化为一系列可处理的单元，以便后续进行Embedding。

  • 表示Token：由于计算机只能处理数字，因此需要将Token转换为数字形式。这通常通过构建一个字典（或词汇表）来实现，其中每个Token对应一个唯一的序号（索引）。然后，可以使用这些索引来从Embedding矩阵中检索相应的向量。这种表示方法使得每个Token都被映射到一个固定长度的向量空间中，从而能够捕捉到Token之间的语义关系。

    • 示例：假设有一个包含句子“我们相信AI可以让世界变得更美好。”的词表，则可以将该句子拆分为Token序列：“我们”，“相信”，“AI”，“可以”，“让”，“世界”，“变得”，“更”，“美好”。然后，为每个Token分配一个索引，如“我”=0，“们”=1，“相信”=2，以此类推。这样，每个Token就被映射到了一个数字空间中。

  • 文本表示：使用固定长度的数字向量来表示一段文本。这通常通过对文本中的Token进行Embedding并求和或取平均来实现。然而，更复杂的方法（如加权平均、TF-IDF加权、词袋模型等）也可以用于构建文本的向量表示。最终得到的向量可以用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

2. 相关API

  • LMAS Embedding API：这是一个提供文本Embedding计算服务的API。它支持多种模型，如text-embedding-ada-002、text-embedding-3-large等，这些模型经过训练能够捕捉到文本的语义信息。使用LMAS Embedding API可以方便地获取文本的Embedding，进而进行相似度计算、文本分类等任务。

    • 使用示例： 
      # 假设已经安装了必要的库并配置了client
def get_embedding(text, model="text-embedding-ada-002"):
    emb_req = client.embeddings.create(model=model, input=text)
    return emb_req.data[0].embedding
    • 这个函数接受一个文本字符串和一个可选的模型名称作为输入，并返回该文本的Embedding向量。

  • 余弦相似度：余弦相似度是一种用于衡量两个向量之间相似度的指标。它计算两个向量之间的夹角的余弦值，值域为[-1, 1]。当两个向量完全相同时，余弦相似度为1；当两个向量完全正交时，余弦相似度为0；当两个向量方向相反时，余弦相似度为-1。在NLP中，余弦相似度常用于评估两个文本或Embedding之间的相似度。

  •  具体来说就是下面这个式子：

    • 使用示例： 
      import numpy as np

def cosine_similarity(vec1, vec2):
    return np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))
      这个函数接受两个向量作为输入，并返回它们之间的余弦相似度。

  • ChatGPT Style：ChatGPT是一种基于Transformer架构的大型语言模型，它能够生成自然流畅的文本并理解复杂的上下文。虽然ChatGPT本身不直接提供Embedding服务，但它可以通过生成文本相似度的答案来间接实现文本匹配。这种方法不需要显式地计算Embedding，而是直接利用模型的生成能力来评估文本之间的相似度。

    • 使用示例： 
      # 假设已经安装了openai库并配置了client
content = """
请告诉我下面三句话的相似程度：
1. 我喜欢你。
2. 我钟意你。
3. 我不喜欢你。
第一句话用a表示，第二句话用b表示，第三句话用c表示。
请以json格式输出两两语义相似度。仅输出json，不要输出其他任何内容。
"""
response = client.chatpletions.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": content}])
print(response.choices[0].message.content)
      这个示例向ChatGPT模型发送了一个请求，要求它评估三句话之间的相似度，并以JSON格式返回结果。
3. Embedding应用

  • QA（问答系统）：Embedding在问答系统中有广泛应用。通过计算用户提问与知识库中问题的Embedding之间的相似度，可以找到最相似的问题及其答案，从而实现对用户提问的自动回答。这种方法能够处理大量的问题和答案，提高问答系统的效率和准确性。

    • 流程：
      1. 对每个问题计算Embedding。
      2. 存储Embedding及对应的答案。
      3. 对新问题计算Embedding，并检索最相似的问题及其答案。
    • 工具：可以使用OpenAI的Embedding接口或其他类似的Embedding服务来计算文本的Embedding。同时，可以使用Redis等向量数据库来高效地存储和检索Embedding。

  • 聚类：Embedding还可以用于文本聚类。通过将文本转换为Embedding向量，并使用聚类算法（如K-means、DBSCAN等）对向量进行聚类，可以将文本按主题或类别进行分组。这种方法有助于发现文本之间的关联性和相似性，从而更好地理解和组织文本数据。

    • 流程：
      1. 对文本计算Embedding。
      2. 使用聚类算法对Embedding进行聚类。
    • 示例：可以对包含地点、工作、物种等类别的文本进行聚类，以发现它们之间的关联性和相似性。

  • 推荐系统：在推荐系统中，Embedding也被广泛应用。通过计算用户偏好和商品特征之间的相似度，可以为用户推荐与其偏好相似的商品。这种方法能够捕捉到用户和商品之间的潜在关系，提高推荐系统的个性化和准确性。

    • 流程：
      1. 维护一个包含文本Embedding及元数据（如类别、标题、描述）的基础库。
      2. 根据用户的历史行为计算用户偏好。
      3. 在基础库中检索与用户偏好最相似的文本进行推荐。
    • 示例：可以对新闻数据集计算Embedding，并根据用户浏览记录推荐相似新闻。同时，还可以将Embedding应用于电影、音乐、书籍等领域的推荐系统中。