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如何使用 Embedding 提升回答质量？
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了使用embedding计算语料和提问的相似度，并在prompt中补充准确的上下文语料来获取更准确的回答。OpenAI提供了Completion API来实现问答功能，但用户不能修改模型，只能使用fine-tune生成自己的模型。为了让GPT-3根据自己的语料生成正确的答案，可以使用embedding接口计算相似度，并结合fine-tune训练输入输出，以提高问答质量。综上所述，使用embedding计算相似度并补充准确的上下文可以获得更准确的回答。
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关键要点
- 使用embedding计算语料和提问的相似度，以获取更准确的回答。
- OpenAI提供Completion API实现问答功能，但用户不能修改模型，只能使用fine-tune生成自己的模型。
- fine-tune可以提高问答质量，节省请求tokens，减少使用费用。
- 增加训练集数据不可行，用户只能提供提问上下文来提高准确率。
- 使用OpenAI提供的Embedding接口计算语料片段与问题的相似度。
- 通过余弦相似度计算相似度，找到最相关的上下文以提高回答准确性。
- embedding结合fine-tune可以更好地理解提问和上下文关系，创建符合需求的服务。
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