08 окт. 2023
Alexandr Mak
0
OpenAi embedding для создания короткого контекста из больших данных
`Embedding` в контексте машинного обучения и OpenAI обычно относится к процессу преобразования категориальных данных или текстовых данных в векторы чисел, которые могут быть использованы для обучения моделей машинного обучения. Это важно, потому что большинство алгоритмов машинного обучения работают с числовыми данными.
OpenAI использует эмбеддинги в своих моделях языка, таких как GPT-3, для обучения на больших объемах текстовых данных. Эмбеддинги позволяют модели улавливать семантические и синтаксические отношения между словами и фразами, что делает модель более эффективной в задачах, связанных с языком, таких как перевод текста, генерация текста, ответы на вопросы и т.д.
В контексте OpenAI, эмбеддинги также могут быть использованы для создания "моделей мира", которые могут предсказывать, что произойдет в следующем шаге в заданном контексте. Это особенно полезно в областях, таких как искусственный интеллект и робототехника.
Ниже приведен пример кода, который вы можете использовать как отправную точку.
```java
import org.springframework.http.*;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
public class OpenAiExample {
public static void main(String[] args) {
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
// Заголовки
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
headers.set("Authorization", "Bearer YOUR_OPEN_AI_KEY");
// Тело запроса
String body = "{"
+ "\"documents\": ["
+ "{ \"id\": \"1\", \"text\": \"This is a test.\" }"
+ "]"
+ "}";
// Создание запроса
HttpEntity request = new HttpEntity<>(body, headers);
// Отправка запроса и получение ответа
ResponseEntity response = restTemplate.postForEntity("https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions", request, String.class);
// Вывод ответа
System.out.println(response.getBody());
}
}
```
Пожалуйста, замените `"Bearer YOUR_OPEN_AI_KEY"` на ваш собственный ключ API. Этот код использует `RestTemplate` из Spring Framework для отправки HTTP запроса.
Параметры ответа `openai` при создании `embedding` включают в себя:
- `id`: Уникальный идентификатор для созданного embedding.
- `object`: Тип объекта, в данном случае "embedding".
- `model`: Используемая модель для создания embedding.
- `created`: Время создания embedding в формате Unix timestamp.
- `vectors`: Список векторов, представляющих собой embedding. Каждый вектор представляет собой список чисел с плавающей точкой.
- `token`: Токен, для которого был создан embedding.
Для сравнения векторов вам потребуется использовать какую-то меру сходства, такую как косинусное сходство. Вот пример кода на Java, который сравнивает векторы и сортирует их по убыванию сходства с заданным вектором:
```java
import java.util.*;
public class VectorComparator implements Comparator> {
private double[] targetVector;
public VectorComparator(double[] targetVector) {
this.targetVector = targetVector;
}
@Override
public int compare(Map.Entry o1, Map.Entry o2) {
double similarity1 = cosineSimilarity(targetVector, o1.getValue());
double similarity2 = cosineSimilarity(targetVector, o2.getValue());
return Double.compare(similarity2, similarity1);
}
private double cosineSimilarity(double[] vectorA, double[] vectorB) {
double dotProduct = 0.0;
double normA = 0.0;
double normB = 0.0;
for (int i = 0; i < vectorA.length; i++) {
dotProduct += vectorA[i] * vectorB[i];
normA += Math.pow(vectorA[i], 2);
normB += Math.pow(vectorB[i], 2);
}
return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
}
}
// Использование
public static void main(String[] args) {
Map vectors = new HashMap<>();
// Заполните карту векторами
double[] targetVector = new double[] { /* Заполните целевой вектор */ };
List> entries = new ArrayList<>(vectors.entrySet());
entries.sort(new VectorComparator(targetVector));
for (Map.Entry entry : entries) {
System.out.println("Key: " + entry.getKey() + ", Value: " + Arrays.toString(entry.getValue()));
}
}
```
В этом коде мы создаем компаратор, который сравнивает векторы по их косинусному сходству с целевым вектором. Затем мы используем этот компаратор для сортировки списка записей карты, каждая из которых представляет собой пару ключ-значение, где ключ - это идентификатор вектора, а значение - сам вектор.
Косинусное сходство (cosine similarity) — это мера сходства между двумя векторами в многомерном пространстве, которая измеряется по косинусу угла между ними. Эта метрика широко используется в области машинного обучения, особенно в задачах обработки текста и рекомендательных системах.
Косинусное сходство определяется следующей формулой:
где A и B — это векторы, а ∥A∥ и ∥B∥ — их евклидовы нормы.
Косинусное сходство может принимать значения от -1 до 1. Значение 1 означает, что векторы идентичны, 0 — что векторы ортогональны (не связаны), -1 — что векторы противоположны.
Основное преимущество косинусного сходства перед другими метриками (например, евклидовым расстоянием) в том, что оно учитывает направление векторов, а не их абсолютные значения. Это особенно полезно при работе с текстами, где важнее учитывать направление (смысл) векторов (слов), а не их абсолютные значения (частота встречаемости слов).