embedding的模型
时间: 2024-12-28 18:15:34 浏览: 55
### 文本 Embedding 模型概述
文本 Embedding 是一种将自然语言转换成数值向量的技术,这些向量能够捕捉词语之间的语义关系。通过这种方式,机器学习算法可以更好地理解并处理文本数据。
#### 嵌入模型的关键特性
嵌入模型的主要目标是将高维稀疏的词袋表示转化为低维密集的向量空间,在这个过程中保留尽可能多的语言学意义[^1]。这使得相似含义的文字会在向量空间中有相近的位置分布。
#### 应用场景举例
- **问答系统**:利用预训练好的 embedding 模型可以帮助构建高效的检索机制,从而为用户提供更加精准的回答。
- **文档摘要生成**:通过对文章内容进行编码得到固定长度的特征向量,再经过解码器还原出精炼版的内容梗概。
- **知识图谱建设**:借助大规模语料库训练出来的 embeddings 可以有效地关联不同实体间的关系,促进信息整合与挖掘工作。
```python
import openai
def get_embedding(text, model="text-similarity-davinci-001"):
response = openai.Embedding.create(input=[text], model=model)
return response['data'][0]['embedding']
example_text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
embedding_vector = get_embedding(example_text)
print(f"Embedding vector length: {len(embedding_vector)}")
```
此代码片段展示了如何调用 OpenAI API 获取给定字符串对应的 embedding 向量[^2]。
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