使用OpenAI Embedding构建个性化模型，解锁AI搜索新篇章(使用openai embedding构建自己的模型)
I. 简介
A. OpenAI Embedding概述
OpenAI Embedding是一种通过嵌入模型，将文本转化为具有语义含义的浮点数向量的技术。它能够为任何文本信息生成嵌入向量，从而更好地理解文本的含义和语义关系。
B. OpenAI Embedding的用处
1. 数据摄取/索引
使用OpenAI的嵌入模型，将文本转化为嵌入向量，以便在后台进行数据摄取和索引。LangChain的使用实例展现了OpenAI嵌入模型的利用进程。
2. 数据查询
调用OpenAI的嵌入模型，通过查询嵌入向量，获得与查询文本语义相关的结果。使用GPT⑶.5 LLM进行数据查询示例，展现嵌入模型的搜索能力。
II. OpenAI Embedding的版本更新
A. 初期版本介绍
OpenAI提供了第一代模型(text-similarity-davinci-001和davinci-001嵌入等)，并在2023年12月将嵌入模型更新为text-embedding-ada-002模型以提升性能和效果。
III. 使用OpenAI Embedding构建个性化模型的步骤
A. 设置OpenAI API密钥和嵌入模型
设置OpenAI API密钥，并选择适合的嵌入模型。
B. 获得文本的嵌入向量
使用get_embedding()函数获得正面和负面评论的嵌入向量。
C. 计算文本
Q&A: 怎样使用OpenAI、LangChain和LlamaIndex构建DevSecOps知识库？
问题：
怎样使用OpenAI、LangChain和LlamaIndex构建自己的DevSecOps知识库？
答案：
您可使用OpenAI、LangChain和LlamaIndex来构建自己的DevSecOps知识库。以下是详细的步骤：
- 使用LangChain调用OpenAI的嵌入模型：通过LangChain调用OpenAI的嵌入模型，将文本数据转换为语义嵌入向量。这些嵌入向量可以表示文本的含义。
- 使用LlamaIndex进行数据摄取和索引：将LangChain返回的嵌入向量存储到LlamaIndex中，以便进行数据的摄取和索引。
- 构建自己的DevSecOps知识库：将DevSecOps相关的文本信息（如博客文章、文档、公司的知识库）转换为嵌入向量，并将其存储到LlamaIndex中。
- 使用OpenAI的问答系统进行数据查询：通过调用OpenAI的问答系统，根据用户的发问，从自建知识库中智能查找相关信息并给出回答。
通过上述步骤，您可以构建一个DevSecOps知识库，并使用OpenAI、LangChain和LlamaIndex的功能进行数据摄取、索引和查询。
请注意，这些步骤中的详细实现可能需要根据您的具体需求进行调剂和扩大。
甚么是OpenAI Embedding？
OpenAI Embedding是一种基于人工智能的搜索技术，它可以将文本转换为向量表示，从而实现更高效和准确的文本检索。通过使用OpenAI Embedding，用户可以根据文本内容来检索相关的信息。
OpenAI Embedding可以解决GPT模型在回答特定问题上的限制。它提供了更灵活的搜索能力，使用户可以精确地匹配和检索特定领域或主题的文本内容。
OpenAI Embedding的用处有哪几种？
OpenAI Embedding可以用于多种利用场景，包括但不限于：
- 信息检索：通过将文本转换为向量表示，可以更快速地获得相关的信息。
- 类似性匹配：可使用OpenAI Embedding来计算文本之间的类似性，从而进行类似性匹配。
- 语义搜索：基于OpenAI Embedding的向量表示，可以进行语义搜索，找到与查询意图最相近的文本。
怎样使用OpenAI Embedding进行搜索？
要使用OpenAI Embedding进行搜索，需要依照以下步骤进行：
- 将待检索的文本转换为向量表示。
- 使用转换后的向量进行检索，找到与之最类似的文本。
- 根据类似性得分对检索结果进行排序，以取得最相关的文本。
OpenAI Embedding的限制和风险有哪几种？
使用OpenAI Embedding时，需要注意以下限制和风险：
- OpenAI Embedding的性能和准确性取决于训练数据的质量和多样性。
- 在进行搜索时，可能存在一定的误差和不准确性。
- OpenAI Embedding可能没法处理某些特定领域或主题的文本。
- 使用OpenAI Embedding时需要斟酌隐私和数据安全问题。
哪些文档提供了关于OpenAI Embedding的更多信息和示例代码？
您可以在以下文档中找到关于OpenAI Embedding的更多信息和示例代码：
- OpenAI官方教程文档：提供了关于怎样使用基于embeddings检索来解决GPT没法回答问题的教程和示例代码。
- OpenAI Cookbook：提供了更多Python代码示例，可以在其中找到有关OpenAI Embedding的示例代码。
