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09 使用Embedding实现语义检索
更新於 發佈於 閱讀時間約 23 分鐘
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。
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為了將輸入文本轉換成深度學習模型可以使用的嵌入向量，
我們需要先將「輸入文本 Input Text」轉為「符元化文本 Tokenized Text」。
而實際上「符元化文本 Tokenized Text」與「嵌入向量 Embedding Vector」之間，
還有一個步驟稱為「符元
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除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
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