AI說書 - 從0開始 - 342 | Embedding Based Search 資料清洗

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。

• AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述
• AI說書 - 從0開始 - 339 | Embedding Based Search 資料集整備
• AI說書 - 從0開始 - 340 | Embedding Based Search 資料集編碼
• AI說書 - 從0開始 - 341 | Embedding Based Search 執行 Embedding 並儲存

今天來進行資料清洗作業，首先匯入資料，並濾除 Bad Lines，同時可以檢視一下濾除多少筆的 Bad Lines 資料：

import numpy as np
import pandas as pd

datafile_path = "fine_food_reviews_with_embeddings_1k.csv"
df = pd.read_csv('fine_food_reviews_with_embeddings_1k.csv', on_bad_lines = 'skip')

df_line_count = len(df)
with open('fine_food_reviews_with_embeddings_1k.csv') as f:
    total_line_count = sum(1 for _ in enumerate(f))
    
bad_lines = total_line_count - df_line_count
print(f'Number of bad lines: {bad_lines}')

結果為：

接著進行資料格式轉換，轉換為 NumPy Array：

df["embedding"] = df.embedding.apply(eval).apply(np.array)
matrix = np.vstack(df.embedding.values)
matrix.shape

結果為：

當中 1000 為資料筆數，而 1536 則是特徵數。