Pinecone和Openai的語義搜索

>本博客文章探討了在生成AI的進步驅動的語義搜索迅速發展的領域。 它詳細介紹瞭如何使用Python，Pinecone（vector數據庫）和OpenAI的GPT嵌入模型構建語義搜索應用程序。

傳統上基於關鍵字的搜索和檢索通過語義搜索革命，該語義搜索了解查詢意圖和上下文。 這需要理解諸如嵌入和矢量數據庫之類的概念。

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嵌入：橋接語言和數字之間的差距 嵌入式將非結構化數據（文本，圖像，音頻，視頻）轉換為多維數值向量。 類似的物品在這個高維空間中具有矢量相關。 這使機器可以理解語義關係，例如同義詞和類比。 在此示例中使用OpenAI的模型，產生了1536維向量。 創建嵌入涉及培訓大型神經網絡模型；使用諸如Openai的預訓練模型更實用。

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嵌入對於各種應用程序至關重要，從而實現了上下文相關的搜索結果。 他們不僅限於文字；圖像嵌入在計算機視覺中使用。 > 在 與傳統的關係數據庫不同，

向量數據庫專門用於存儲和查詢高維矢量數據。 他們在相似性搜索方面表現出色，對於推薦系統和語義搜索等應用至關重要。 Pinecone是本教程中使用的完全管理的可擴展矢量數據庫。

語義搜索及其應用 語義搜索超出關鍵字匹配，了解查詢的含義和上下文。 推動其上升的因素包括語音搜索和多模式大語言模型（LLM）的出現。 語義搜索改善了各個領域的搜索相關性：電子商務，內容髮現，客戶支持，知識管理和語音搜索優化。

pinecone和openai：交易的工具

> Pinecone提供了託管的可擴展矢量數據庫，簡化了部署。 Openai通過其API提供強大的嵌入模型，可以通過Python輕鬆訪問。

python實現：逐步指南

>

>教程提供了在Python中構建語義搜索應用程序的詳細演練：

1. >註冊Openai和Pinecone：獲取API鍵。
態
2. >示例數據集：使用pinecone-client>數據集。 pinecone-datasets openai
創建Pinecone索引：
3. 創建一個存儲向量的索引。 >wikipedia-simple-text-embedding-ada-002-100K>插入數據：
>將嵌入式數據添加到Pinecone索引中。 使用OpenAI API：
4. 嵌入新數據：
創建一個函數，以使用
5. >。 查詢矢量數據庫：
>與新的嵌入式和檢索頂部結果查詢索引。
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結論

本教程提供了構建語義搜索應用程序的實用指南，突出了嵌入和矢量數據庫的重要性。 Pinecone和OpenAI的API結合使用了開發人員創造強大而相關的搜索體驗。 博客以鏈接到進一步的學習資源結束。 搜索的未來是語義。

以上是Pinecone和Openai的語義搜索的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！