六、ChatGPT Embeddings与Redis强强结合实现文本相似度分析与搜索
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内容提要
本文介绍了如何使用ChatGPT的Embeddings功能将文本转换为向量，并存储到Redis中，实现向量相似度搜索。通过调用ChatGPT的v1/embeddings接口，可以提取文本的向量表示。然后使用Redis实现向量的存储和搜索，包括创建Redis服务和注册服务。最后，在SearchController中实现了向量提取和相似度搜索功能，并提供了初始化方法用于创建索引和添加测试数据。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用ChatGPT的Embeddings功能将文本转换为向量，并存储到Redis中，实现向量相似度搜索。
- ChatGPT使用BERT预训练模型生成Embeddings，将文本映射到高维空间中的数值向量。
- Embeddings保留文本的语义、语法和情感信息，使相似含义的文本在空间中距离较近。
- 使用ChatGPT的Embeddings功能需要调用v1/embeddings接口，传入模型ID和待提取文本。
- 创建RedisService服务以实现全局唯一的Redis连接，提升数据库访问性能。
- RedisVectorSearchService服务用于实现向量的存储与检索，支持创建、删除索引和向量搜索。
- SearchController用于调用ChatGPT的Embeddings服务和RedisVectorSearchService，实现向量提取、存储和搜索功能。
- InitAsync方法用于初始化索引和添加测试数据，展示向量相似度搜索的效果。
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