>本博客文章探討了在生成AI的進步驅(qū)動的語義搜索迅速發(fā)展的領域。 它詳細介紹了如何使用Python，Pinecone（vector數(shù)據(jù)庫）和OpenAI的GPT嵌入模型構(gòu)建語義搜索應用程序。

傳統(tǒng)上基于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(shù)據(jù)庫之類的概念。

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嵌入：橋接語言和數(shù)字之間的差距 嵌入式將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本，圖像，音頻，視頻）轉(zhuǎn)換為多維數(shù)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系，例如同義詞和類比。 在此示例中使用OpenAI的模型，產(chǎn)生了1536維向量。 創(chuàng)建嵌入涉及培訓大型神經(jīng)網(wǎng)絡模型；使用諸如Openai的預訓練模型更實用。

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嵌入對于各種應用程序至關重要，從而實現(xiàn)了上下文相關的搜索結(jié)果。 他們不僅限于文字；圖像嵌入在計算機視覺中使用。> 在 與傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫不同，

向量數(shù)據(jù)庫專門用于存儲和查詢高維矢量數(shù)據(jù)。 他們在相似性搜索方面表現(xiàn)出色，對于推薦系統(tǒng)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(shù)據(jù)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(xiàn)。 語義搜索改善了各個領域的搜索相關性：電子商務，內(nèi)容發(fā)現(xiàn)，客戶支持，知識管理和語音搜索優(yōu)化。

pinecone和openai：交易的工具

> Pinecone提供了托管的可擴展矢量數(shù)據(jù)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輕松訪問。

python實現(xiàn)：逐步指南

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>教程提供了在Python中構(gòu)建語義搜索應用程序的詳細演練：

1. >注冊Openai和Pinecone：獲取API鍵。
態(tài)
2. >示例數(shù)據(jù)集：使用pinecone-client>數(shù)據(jù)集。pinecone-datasets openai
創(chuàng)建Pinecone索引：
3. 創(chuàng)建一個存儲向量的索引。 >wikipedia-simple-text-embedding-ada-002-100K>插入數(shù)據(jù)：
>將嵌入式數(shù)據(jù)添加到Pinecone索引中。 使用OpenAI API：
4. 嵌入新數(shù)據(jù)：
創(chuàng)建一個函數(shù)，以使用
5. >。 查詢矢量數(shù)據(jù)庫：
>與新的嵌入式和檢索頂部結(jié)果查詢索引。
6. text-embedding-ada-002

結(jié)論

本教程提供了構(gòu)建語義搜索應用程序的實用指南，突出了嵌入和矢量數(shù)據(jù)庫的重要性。 Pinecone和OpenAI的API結(jié)合使用了開發(fā)人員創(chuàng)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(jié)束。 搜索的未來是語義。

以上是Pinecone和Openai的語義搜索的詳細內(nèi)容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！