关于文本嵌入 (Text Embeddings) 的过程，大家应该很熟悉了，在很早之前的 NER 项目里面，就给大家介绍过这个概念。但略有区别的是，之前是单个词的嵌入，这节课要介绍的是整个句子的嵌入，也就是转句向量。

在当前这个项目中，文本嵌入的目的，就是做相关的文本检索，根据句向量的相似度，找到相关的文本。

相关文档

接口文档：https://platform.openai.com/docs/api-reference/embeddings

可选模型：https://openai.com/blog/new-and-improved-embedding-model

代码示例

1、单条数据 

# openai_05_embeddings.py
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
client = OpenAI()

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-ada-002",
    input="感冒了吃什么药好得快？"
)

# print(response)
print(len(response.data[0].embedding))

2、多条数据 

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-ada-002",
    input=["感冒了吃什么药好得快？", "阿莫西林能治感冒吗？"]
)

for item in response.data:
    print(len(item.embedding))

文本向量化的过程很简单，需要大家留意的是，转化之后向量的维度，不同的模型输出的维度是不同的，一般在一个项目中，只会使用一种模型进行编码，才能保证维度的一致性，否则维度不一致可能会报错。

本文链接：http://www.ichenhua.cn/edu/note/687

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