嵌入是现代机器学习应用的基石，尤其是在自然语言处理 （NLP） 中。这些高维向量捕获单词、句子或其他类型的数据的语义本质，使它们对于各种任务非常宝贵。随着 OpenAI 的模型在生成价格合理且高质量的嵌入方面越来越突出，了解嵌入是什么、它们的应用以及如何经济地获得它们至关重要。
什么是嵌入？
OpenAI 将文本嵌入定义为衡量文本字符串之间相关性的向量。这些向量由浮点数组成，它们之间的距离表示它们的关联程度。向量之间的距离越小表示相关性越高，反之亦然。但是是什么让这些嵌入如此通用呢？
嵌入的常见应用
- 搜索：嵌入可以根据搜索结果与查询字符串的相关性对搜索结果进行排名。
- 聚类：它们可以将相似的文本字符串组合在一起。
- 推荐：嵌入可以根据相关文本描述推荐项目。
- 异常检测：它们可以识别明显偏离组的异常值。
- 多样性测量：嵌入可以分析数据集内相似性的分布。
- 分类：可以使用嵌入根据文本字符串最相似的标签对文本字符串进行分类。
质量注意事项
虽然OpenAI的文本嵌入Ada 2非常实惠，但考虑其性能指标也很重要。该模型在搜索评估等任务上的表现令人印象深刻，BEIR Search Eval得分为53.9。该分数不仅表明了该模型的有效性，而且还使其成为比达芬奇、居里、巴贝奇和艾达等性能得分较低的第一代模型引人注目的选择。
开源替代品
虽然OpenAI的模型非常高效，但潜在的开源模型生态系统正在不断增长。这些模型对于专业任务同样有效。例如，SentenceTransformers是一个Python框架，用于最先进的句子，文本和图像嵌入。因此，仅仅依靠OpenAI的模型可能会限制嵌入生成的创新和多样性的范围。本文中嵌入的教程视频还包括其他值得一看的震耳欲聋的视频。
OpenAI 的嵌入 API 端点
从OpenAI获取嵌入非常简单。将您的文本字符串与您选择的嵌入模型 ID 一起发送到 OpenAI 的嵌入 API 端点，例如 .响应将包含嵌入向量，然后可以提取、保存并用于项目。text-embedding-ada-002
负担能力
使用OpenAI嵌入模型的价格极具竞争力。例如，文本嵌入 Ada 2 的价格为每 0.0004 个代币 1000 美元。此速率允许您处理每美元大约 3，000 个页面，假设平均每页 800 个代币。
在当今的机器学习环境中，嵌入对于从搜索和聚类到推荐系统和分类的众多任务都是非常宝贵的。OpenAI提供了一套引人注目的模型，特别是Text Embedding Ada 2，它提供了可负担性和高性能的平衡。
但是，重要的是不要忽视其他模型，包括可以提供专业优势的开源替代方案。通过了解您的特定需求并比较各种模型的速度、准确性和成本等指标，您可以就项目的最佳嵌入模型做出明智的决策。
