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09 使用Embedding实现语义检索

更新 發佈閱讀 23 分鐘

Hi,我是茶桁。

过去的8讲,你已熟悉Embedding和Completion接口。Embedding适合用于机器学习中的分类、聚类等传统场景。Completion接口可以用作聊天机器人,也可以用于文案撰写、文本摘要、机器翻译等工作。

然而,很多同学可能认为这与他们的日常工作无关。实际上,我们通常在搜索、广告、推荐等业务中使用自然语言处理技术。因此,我们今天来看看如何使用OpenAI的接口来帮助这些需求。

当涉及到优化搜索结果时,OpenAI的Embedding接口可以提供有价值的功能。Embedding接口能够将文本转换为表示其语义特征的向量,这些向量可以用于比较文本之间的相似性,从而优化搜索结果的排序和相关性。

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茶桁的沙龍
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从基础开始,再到Python,然后是CV、BI、NLP等相关技术。从头到尾详细的教授一边人工智能。
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