DemoChen's Clip
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What are Embeddings (Vectorization)?
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原文英文，约5600词，阅读约需21分钟。
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内容提要
本文介绍了使用嵌入技术进行语义搜索的方法，包括使用LLM命令和Datasette进行搜索，以及使用CLIP模型将文本和图像嵌入在一起进行搜索。作者还介绍了Symbex工具，用于探索Python代码库中的符号，并将其嵌入到LLM中进行搜索。
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关键要点
- 嵌入技术是一种强大的工具，可以应用于各种问题。
- 本文是作者在PyBay 2023演讲的改进版，旨在帮助读者理解嵌入技术。
- 嵌入是将内容转化为固定长度的浮点数数组，表示内容的语义。
- 使用嵌入技术可以构建相关内容功能，例如在博客中显示相关文章。
- 作者使用OpenAI的text-embedding-ada-002模型计算文章的嵌入向量，并存储在SQLite数据库中。
- 通过计算余弦相似度，可以找到与特定文章相关的其他文章。
- Word2Vec是一个早期的嵌入模型，将单词转化为数字列表，捕捉单词的含义。
- 作者构建了一个名为LLM的命令行工具和Python库，用于处理大型语言模型。
- LLM支持与OpenAI API交互，并可以通过插件扩展功能。
- 基于嵌入的搜索可以用于构建更好的搜索引擎，提升用户体验。
- Symbex是一个用于探索Python代码库中符号的工具，可以计算函数的嵌入。
- CLIP模型可以将文本和图像嵌入到同一向量空间，支持基于文本和图像的搜索。
- 聚类是嵌入技术的另一种应用，可以将相似内容分组。
- 主成分分析（PCA）可以将高维数据降维，便于可视化。
- 嵌入技术还可以用于分类，通过计算平均位置为内容打分。
- 检索增强生成（RAG）技术可以结合嵌入和大型语言模型回答用户问题。
- 作者对多模态模型和小型模型的发展表示期待，认为它们将带来更多可能性。
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