向量資料函式庫與相似性搜尋應用

向量資料函式庫以向量表示法檢索資料，不同於傳統資料函式庫根據 ID 或文字匹配的檢索方式。它能根據語義相似度傳回相關結果，賦予 AI 系統更精準的理解和回應能力。這種能力在檔案閱讀、推薦系統和聊天機器人等領域至關重要，例如在檔案閱讀中，向量資料函式庫能查詢語義相關的文欄位落，提供更準確的答案。在推薦系統中，它能發現相似的產品推薦給使用者。在聊天機器人中，它能檢索相關的對話歷史，使機器人記住過去的互動。向量資料函式庫是檢索增強生成（RAG）的核心元件，RAG 技術透過相似性搜尋檢索最相關的檔案，並將它們插入提示中作為上下文，提升回應的準確性並降低成本。

向量資料函式庫與相似性搜尋的革命性應用

向量資料函式庫是一種特殊的資料函式庫，它以向量表示法作為檢索的關鍵。這與傳統的資料函式庫檢索方式（如根據ID、關聯或文字匹配）有著本質的不同。傳統資料函式庫在處理文字查詢時，只能傳回完全匹配的結果，而向量資料函式庫則能夠根據語義相似度傳回相關結果。

向量搜尋的力量

向量搜尋使我們能夠根據查詢的語義相似度檢索相關記錄。例如，當查詢包含「mouse」的記錄時，傳統資料函式庫只能傳回包含「mouse」的記錄，如「mickey mouse」。而向量搜尋不僅能傳回包含「mouse」的記錄，還能傳回與之語義相關的記錄，如「cheese」和「trap」，即使它們並不包含「mouse」這個詞。

這種根據相似度的查詢能力在許多AI應用中至關重要，例如：

1. 檔案閱讀：查詢相關的文欄位落以提供更準確的答案。
2. 推薦系統：發現相似的產品或專案以推薦給使用者。
3. 長期記憶：檢索相關的對話歷史片段，使聊天機器人能夠記住過去的互動。

RAG（檢索增強生成）的關鍵角色

向量資料函式庫是RAG的核心元件。RAG透過相似性搜尋檢索最相關的檔案，並將它們插入提示中作為上下文。這種方法使我們能夠在保持在當前上下文視窗內的同時，避免浪費token來插入無關的文字檔案，從而減少成本並提高回應的準確性。

RAG的工作流程

1. 將檔案分成文字塊。
2. 將文字塊索引到向量資料函式庫中。
3. 透過向量搜尋相似記錄。
4. 將相關記錄插入提示中作為上下文。

嵌入（Embeddings）的介紹

嵌入是指由預訓練AI模型傳回的文字的向量表示。目前，生成嵌入的標準模型是OpenAI的text-embedding-ada-002。雖然將向量空間視覺化為二維圖表很有幫助，但實際上，由text-embedding-ada-002傳回的嵌入是在1,536維空間中，這使得模型能夠捕捉更深層的語義含義和關係。

檢索嵌入的程式碼範例

import openai

# 初始化OpenAI API
openai.api_key = '你的API金鑰'

# 定義要取得嵌入的文字
text = "這是一個測試文字。"

# 取得嵌入
response = openai.Embedding.create(
    input=text,
    model="text-embedding-ada-002"
)

# 提取嵌入向量
embedding_vector = response['data'][0]['embedding']

print(embedding_vector)

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何使用OpenAI API取得文字的嵌入向量。首先，我們需要初始化OpenAI API並設定API金鑰。然後，我們定義要取得嵌入的文字，並使用openai.Embedding.create方法取得嵌入。最後，我們提取嵌入向量並列印出來。這個嵌入向量可以用於後續的相似性搜尋或其他AI應用。

向量資料函式庫的優勢

向量資料函式庫透過提供根據語義相似度的搜尋能力，徹底改變了我們處理資訊檢索的方式。它使AI系統能夠更準確地理解和回應使用者查詢，從而在檔案閱讀、推薦系統和聊天機器人等領域展現出巨大的潛力。

隨著AI技術的不斷進步，向量資料函式庫和RAG技術將繼續演進，為我們提供更強大的資訊檢索和生成能力。這將使我們能夠構建更智慧、更準確的AI系統，從而在各個領域帶來革命性的變化。

內容解密：

圖表中展示了整個RAG流程，從使用者查詢到最終生成回應。每一步驟都依賴於前一步驟的結果，共同構成了完整的資訊處理流程。這個流程充分利用了向量資料函式庫的優勢，提高了資訊檢索的準確性和效率。

向量嵌入技術的原理與應用

向量嵌入（Embedding）技術在自然語言處理（NLP）和機器學習領域中扮演著至關重要的角色。它能夠將文字、單詞或句子轉換為數值向量，從而捕捉語義資訊並應用於各種下游任務中。本文將探討向量嵌入的原理、實作方法以及其在實際應用中的價值。

OpenAI API 向量嵌入實作

OpenAI 提供了強大的向量嵌入模型，能夠將輸入文字轉換為高維度向量表示。以下是一個使用 OpenAI API 取得向量嵌入的 Python 示例程式碼：

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

def get_vector_embeddings(text):
    response = client.embeddings.create(
        input=text,
        model="text-embedding-ada-002"
    )
    embeddings = [r.embedding for r in response.data]
    return embeddings[0]

# 示例呼叫
embedding_result = get_vector_embeddings("Your text string goes here")
print(embedding_result)

內容解密：

1. from openai import OpenAI：匯入 OpenAI 函式庫並初始化客戶端。
2. client.embeddings.create()：呼叫 OpenAI 的向量嵌入 API，傳入輸入文字和指定的模型（此例中使用 text-embedding-ada-002）。
3. embeddings = [r.embedding for r in response.data]：從 API 回應中提取向量嵌入結果。
4. 向量嵌入的結果是一個數值列表，代表輸入文字的語義表示。

Hugging Face API 向量嵌入實作

除了 OpenAI，Hugging Face 也提供了豐富的預訓練模型用於生成向量嵌入。以下是一個使用 Hugging Face API 取得向量嵌入的 Python 示例：

import requests
import os

model_id = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
api_url = f"https://api-inference.huggingface.co/pipeline/feature-extraction/{model_id}"
headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"}

def query(texts):
    response = requests.post(api_url, headers=headers, json={"inputs": texts, "options": {"wait_for_model": True}})
    return response.json()

texts = ["mickey mouse", "cheese", "trap", "rat", "ratatouille", "bus", "airplane", "ship"]
output = query(texts)
print(output)

內容解密：

1. model_id 指定了使用的預訓練模型，這裡選擇的是 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2。
2. hf_token = os.getenv("HF_TOKEN") 從環境變數中取得 Hugging Face 的 API 金鑰。
3. requests.post() 向 Hugging Face API 傳送 POST 請求，傳入文字列表並取得向量嵌入結果。
4. response.json() 解析 API 回應，獲得向量嵌入的數值表示。

向量嵌入的應用與價值

向量嵌入技術廣泛應用於 NLP 任務，如文字分類別、語義搜尋、問答系統等。透過將文字轉換為數值向量，可以計算文字之間的相似度、進行聚類別分析或作為機器學習模型的輸入特徵。

實際應用場景：

1. 語義搜尋：利用向量嵌入實作更準確的語義搜尋，根據查詢陳述式與檔案之間的語義相似度進行排序。
2. 文字分類別：將文字轉換為向量後，輸入分類別模型進行情感分析、主題分類別等任務。
3. 問答系統：透過比較問題與檔案段落之間的語義相似度，找出最相關的答案。

向量嵌入的成本考量

使用 OpenAI 或 Hugging Face 的 API 取得向量嵌入時，需要考慮相關的成本。OpenAI 按照 token 數量收費，而 Hugging Face 的收費模式則根據具體的使用情況有所不同。開發者應根據實際需求選擇合適的方案。

成本計算示例：

• OpenAI：每 1,000 個 token 收費 $0.0004。
• 整本《聖經》（約 4,000,000 tokens）生成向量嵌入的成本約為 $1.60。

隨著深度學習技術的不斷進步，向量嵌入技術也在不斷演化。未來，我們可以期待更高效、更準確的向量嵌入模型的出現，這將進一步推動 NLP 和相關領域的發展。同時，如何有效地降低使用成本、提高模型的普適性，將是研究人員和開發者需要共同面對的挑戰。

向量嵌入技術流程圖

  graph LR;
    A[輸入文字] --> B[OpenAI API];
    A --> C[Hugging Face API];
    B --> D[取得向量嵌入];
    C --> D;
    D --> E[應用於NLP任務];
    E --> F[文字分類別];
    E --> G[語義搜尋];
    E --> H[問答系統];

圖表翻譯： 此圖示展示了向量嵌入技術的流程。首先，輸入文字可以透過 OpenAI 或 Hugging Face 的 API 生成向量嵌入。生成的向量嵌入隨後被應用於各種 NLP 任務，包括文字分類別、語義搜尋和問答系統等。整個流程體現了向量嵌入在 NLP 領域中的核心作用和廣泛應用。

自定義嵌入模型的訓練與應用

在特定領域中，預訓練的嵌入模型可能無法滿足需求，因為它們缺乏領域特定的詞彙知識。此時，訓練自定義嵌入模型就顯得尤為重要。本文將介紹如何使用Gensim函式庫訓練自定義的Word2Vec模型，並探討其在實際應用中的價值。

為何需要自定義嵌入模型

預訓練的嵌入模型，如OpenAI的text-embedding-ada-002，通常在廣泛的文字資料上進行訓練。然而，這些模型可能不熟悉特定領域的術語或新詞匯。例如，在社群媒體上，某些群體會不斷演變其語言，以規避審查機制。在這種情況下，自定義嵌入模型可以捕捉這些特定領域的語義關係。

使用Gensim訓練Word2Vec模型

以下是一個使用Gensim訓練Word2Vec模型的範例程式碼：

from gensim.models import Word2Vec

# 準備訓練資料：句子列表，每個句子是一個詞彙列表
sentences = [
    ["the", "cake", "is", "a", "lie"],
    ["if", "you", "hear", "a", "turret", "sing", "you're", "probably", "too", "close"],
    ["why", "search", "for", "the", "end", "of", "a", "rainbow", "when", "the", "cake", "is", "a", "lie?"],
    # ...
    ["there's", "no", "cake", "in", "space,", "just", "ask", "wheatley"],
    ["completing", "tests", "for", "cake", "is", "the", "sweetest", "lie"],
    ["I", "swapped", "the", "cake", "recipe", "with", "a", "neurotoxin", "formula,", "hope", "that's", "fine"],
] + [
    ["the", "cake", "is", "a", "lie"],
    ["the", "cake", "is", "definitely", "a", "lie"],
    ["everyone", "knows", "that", "cake", "equals", "lie"],
    # ...
] * 10  # 重複多次以強調某些詞彙

# 訓練Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4, seed=36)

# 儲存模型
model.save("custom_word2vec_model.model")

# 載入模型
# loaded_model = Word2Vec.load("custom_word2vec_model.model")

# 取得詞彙的向量表示
vector = model.wv['cake']

# 查詢最相似的詞彙
similar_words = model.wv.most_similar("cake", topn=5)
print("與 'cake' 最相似的前五個詞彙：", similar_words)

# 直接查詢兩個詞彙之間的相似度
cake_lie_similarity = model.wv.similarity("cake", "lie")
print("'cake' 和 'lie' 之間的相似度：", cake_lie_similarity)

內容解密：

1. sentences變數：包含多個句子，每個句子是一個詞彙列表。這是模型的訓練資料。在實際應用中，這些資料通常來自大型文字語料函式庫的預處理結果。

2. Word2Vec類別例項化：建立Word2Vec模型例項，並傳入多個引數：

   • sentences：訓練資料。
   • vector_size=100：定義詞彙向量的維度。每個詞彙將被表示為一個100維的向量。
   • window=5：定義當前詞彙與預測詞彙之間的最大距離。
   • min_count=1：確保即使只出現一次的詞彙也會被建立向量。
   • workers=4：使用多個CPU核心進行訓練，加速訓練過程。
   • seed=36：設定隨機種子以確保結果的可重現性。

3. 模型儲存：使用save方法將訓練好的模型儲存到檔案中，以便後續重用。

4. 取得詞彙向量：透過model.wv['cake']取得詞彙“cake”的向量表示，該向量可用於相似度計算等操作。

5. most_similar方法：用於查詢與給定詞彙最相似的其他詞彙。例如，查詢與“cake”最相似的前五個詞彙。

自定義嵌入模型的優勢

1. 領域特定知識：自定義嵌入模型能夠捕捉特定領域的語義關係，這對於預訓練模型可能不足的領域尤為重要。

2. 新詞匯和演變語言：對於不斷演變的語言或新出現的詞匯，自定義模型可以更好地適應這些變化。

3. 提高準確性：透過在特定領域的資料上訓練，自定義模型可以提高在該領域任務上的表現。

使用TF-IDF和餘弦相似度進行文字相似性分析

在處理小規模且重複性高的檔案時，傳統的詞向量模型如word2vec可能無法有效學習詞語之間的關係。此時，TF-IDF（詞頻-逆檔案頻率）成為一個更合適的選擇。本文將介紹如何使用TF-IDF和餘弦相似度來計算文字之間的相似性。

TF-IDF的基本原理

TF-IDF是一種統計方法，用於評估一個詞語在檔案中的重要性。它由兩部分組成：詞頻（TF）和逆檔案頻率（IDF）。詞頻表示詞語在檔案中出現的頻率，而逆檔案頻率則衡量詞語在整個檔案集合中的稀有程度。TF-IDF值隨著詞語在檔案中出現的次數增加而增加，但會被詞語在整個檔案集合中的頻率所抵消。

使用TF-IDF和餘弦相似度計算文字相似性

以下是一個使用Python和scikit-learn函式庫來計算文字相似性的示例：

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 將句子轉換為字串列表
sentences = [['I', 'love', 'to', 'eat', 'cake'], 
             ['Cake', 'is', 'my', 'favorite', 'dessert'], 
             ['I', 'lie', 'when', 'I', 'say', 'I', 'hate', 'cake'],
             ['You', 'definitely', 'love', 'cake'],
             ['The', 'cake', 'is', 'very', 'delicious']]

document_list = [' '.join(s) for s in sentences]

# 計算TF-IDF表示
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(document_list)

# 提取詞語“cake”和“lie”的索引
cake_idx = vectorizer.vocabulary_['cake']
lie_idx = vectorizer.vocabulary_['lie']

# 提取“cake”的向量並重塑
cakevec = tfidf_matrix[:, cake_idx].toarray().reshape(1, -1)

# 計算餘弦相似度
similar_words = cosine_similarity(cakevec, tfidf_matrix.T).flatten()

# 取得前6個最相似的詞語的索引
top_indices = np.argsort(similar_words)[-6:-1][::-1]

# 檢索並列印前5個最相似的詞語
names = []
for idx in top_indices:
    names.append(vectorizer.get_feature_names_out()[idx])
print("與'cake'最相似的前5個詞語：", names)

# 計算“cake”和“lie”之間的餘弦相似度
similarity = cosine_similarity(np.asarray(tfidf_matrix[:, cake_idx].todense()), np.asarray(tfidf_matrix[:, lie_idx].todense()))
avg_similarity = similarity.mean()
print("'cake'和'lie'之間的相似度：", avg_similarity)

# 計算“cake”和“sing”之間的餘弦相似度
elephant_idx = vectorizer.vocabulary_['sing']
similarity = cosine_similarity(np.asarray(tfidf_matrix[:, cake_idx].todense()), np.asarray(tfidf_matrix[:, elephant_idx].todense()))
avg_similarity = similarity.mean()
print("'cake'和'sing'之間的相似度：", avg_similarity)

內容解密：

1. 資料準備：首先，將句子列表轉換為字串列表，以便於TF-IDF向量的計算。
2. TfidfVectorizer的使用：建立TfidfVectorizer例項，並使用其fit_transform方法將檔案列表轉換為TF-IDF矩陣。
3. 提取詞語索引：透過vocabulary_屬性取得詞語“cake”和“lie”的索引。
4. 計算餘弦相似度：提取“cake”的TF-IDF向量，並與其他所有向量的餘弦相似度進行計算。
5. 檢索最相似詞語：根據餘弦相似度得分，檢索並列印與“cake”最相似的前5個詞語。
6. 比較特定詞語的相似度：計算並列印“cake”與“lie”以及“cake”與“sing”之間的餘弦相似度，以展示不同詞語之間的相似性差異。

文字分塊策略的重要性

在處理大型檔案時，如何將檔案分割成適當大小的文字塊是一個重要的問題。過大的文字塊可能會導致向量失去特定的語義資訊，而過小的文字塊則可能無法保留完整的語義上下文。選擇適當的文字分塊策略對於獲得有效的文字表示至關重要。

檔案載入與向量資料函式庫

在許多AI應用場景中，需要根據使用者查詢在檔案集合中進行相似性搜尋。如何將檔案載入到向量資料函式庫中取決於檔案結構、查詢傳回的示例數量以及每個提示中可容納的token數量。適當的檔案載入策略能夠提高查詢的準確性和效率。

圖表翻譯：

此圖示展示了文字相似性分析的流程，包括資料準備、TF-IDF向量計算、餘弦相似度計算以及最相似詞語的檢索。

  graph LR
    A[資料準備] --> B[TfidfVectorizer]
    B --> C[計算TF-IDF矩陣]
    C --> D[提取詞語索引]
    D --> E[計算餘弦相似度]
    E --> F[檢索最相似詞語]
    F --> G[比較特定詞語的相似度]