Pinecone和Openai的语义搜索

>本博客文章探讨了在生成AI的进步驱动的语义搜索迅速发展的领域。 它详细介绍了如何使用Python，Pinecone（vector数据库）和OpenAI的GPT嵌入模型构建语义搜索应用程序。

传统上基于关键字的搜索和检索通过语义搜索革命，该语义搜索了解查询意图和上下文。 这需要理解诸如嵌入和矢量数据库之类的概念。

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嵌入：桥接语言和数字之间的差距 嵌入式将非结构化数据（文本，图像，音频，视频）转换为多维数值向量。 类似的物品在这个高维空间中具有矢量相关。 这使机器可以理解语义关系，例如同义词和类比。 在此示例中使用OpenAI的模型，产生了1536维向量。 创建嵌入涉及培训大型神经网络模型；使用诸如Openai的预训练模型更实用。

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嵌入对于各种应用程序至关重要，从而实现了上下文相关的搜索结果。 他们不仅限于文字；图像嵌入在计算机视觉中使用。> 在 与传统的关系数据库不同，

向量数据库专门用于存储和查询高维矢量数据。 他们在相似性搜索方面表现出色，对于推荐系统和语义搜索等应用至关重要。 Pinecone是本教程中使用的完全管理的可扩展矢量数据库。

语义搜索及其应用 语义搜索超出关键字匹配，了解查询的含义和上下文。 推动其上升的因素包括语音搜索和多模式大语言模型（LLM）的出现。 语义搜索改善了各个领域的搜索相关性：电子商务，内容发现，客户支持，知识管理和语音搜索优化。

pinecone和openai：交易的工具

> Pinecone提供了托管的可扩展矢量数据库，简化了部署。 Openai通过其API提供强大的嵌入模型，可以通过Python轻松访问。

python实现：逐步指南

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>教程提供了在Python中构建语义搜索应用程序的详细演练：

1. >注册Openai和Pinecone：获取API键。
态
2. >示例数据集：使用pinecone-client>数据集。pinecone-datasets openai
创建Pinecone索引：
3. 创建一个存储向量的索引。 >wikipedia-simple-text-embedding-ada-002-100K>插入数据：
>将嵌入式数据添加到Pinecone索引中。 使用OpenAI API：
4. 嵌入新数据：
创建一个函数，以使用
5. >。 查询矢量数据库：
>与新的嵌入式和检索顶部结果查询索引。
6. text-embedding-ada-002

结论

本教程提供了构建语义搜索应用程序的实用指南，突出了嵌入和矢量数据库的重要性。 Pinecone和OpenAI的API结合使用了开发人员创造强大而相关的搜索体验。 博客以链接到进一步的学习资源结束。 搜索的未来是语义。

以上是Pinecone和Openai的语义搜索的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！