openAI引见 (openai是哪个公司的)

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• openAI引见
• 什么是语义搜查引擎？
• 大型言语模型的语义搜查(二)：文本嵌入(Text Embeddings)

openAI引见

本文档引见如何经常使用OpenAI API，旨在提供用户对OpenAI平台及其配置的深化了解。

OpenAI API 的宽泛用途笼罩了了解、生成人造言语和实现代码等场景，允许在不同义务中自定义学习模型，经过大样本数据训练成功特定运行。

OpenAI API的外围概念包括“语义搜查”和“文本补全”，经过便捷界面和文本输入框，用户可以向系统提交查问，系统依据选定模型生成相翻开下文内容。

在经常使用环节中，用户需了解“Token”限度，即输入和输入文本总长度不能超越特定模型的最大高低文长度，理论为2048个标志或约1500个单词。

用户可经过官网提供的tokenizer工具失掉文本转换为标志的具体消息。

OpenAI提供多种模型供用户选用，包括但不限于基础模型、强化模型和自定义模型。

用户需访问官网网站查问模型概略，依据所需场景选用适合模型。

为了访问OpenAI服务，用户首先需注册账号。

以后，账号注册遭到地域限度，中国大陆地域用户需经常使用代理IP启动注册。

注册成功后，用户可失掉开发者API keys，以开局对接OpenAI接口的开发。

OpenAI提供了官网SDK，允许多种编程言语，简化了对接环节。

用户亦可间接对接API，封装自定义代码库。

经常使用OpenAI API启动开发运行的步骤包括：账号注册、失掉API keys、应用SDK或间接对接API。

此外，用户应关注API经常使用限度、了解不要钱规范（初始注册蕴含试用金额）以及探求官网提供的运行程序实例。

综上所述，OpenAI API提供了一套弱小的工具集，实用于宽泛的运行场景，从内容生成到语义搜查和分类。

经过遵照上述指南，用户可以高效地利用OpenAI API成功共性化运行开发。

什么是语义搜查引擎？

搜查引擎排名的基础之一，就是关键词与网页的相关性。

机器算法和人不一样的中央是人可以间接了解词的意思，文章的意思，机器和算法不能了解。

人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，有水的挺好吃的物品，搜查引擎却不能从理性上了解。

但搜查引擎可以把握词之间的相关，这就牵扯到语义剖析。

两年前搜查引擎提升业界很热烈的议论过一阵潜在语义索引(Latent Semantic Indexing)。

由于期间比拟久，记得也不是很分明，大略引见一下。

所谓潜在语义索引指的是，怎么经过海量文献找出词汇之间的相关。

当两个词或一组词少量出如今同一个文档中时，这些词之间就可以被以为是语义相关。

举个例子，电脑和计算机这两个词在人们写文章时经常混用，这两个词在少量的网页中同时产生，搜查引擎就会以为这两个词是极为语义相关的。

要留意的是，潜在语义索引并不依赖于言语，所以SEO和搜查引擎提升只管一个是英语，一个是中文，但这两个词少量出如今相反的网页中，只管搜查引擎还不能知道搜查引擎提升或SEO指的是什么，但是却可以从语义上把”SEO”，”搜查引擎提升”，”search engine optimization”，”SEM”等词紧紧的连在一同。

再比如苹果和橘子这两个词，也是少量出如今相反文档中，不过严密度低于同义词。

搜查引擎有没有经常使用潜在语义索引，至今没有定论，由于搜查引擎既不抵赖也不否定。

但一个理想是2002年Google买下了领有潜在语义索引专利的一家公司Allied Semantic。

这种语义剖析技术可以给咱们在搜查引擎提升上一些揭示。

网站主题的构成理论逻辑和结构适当的网站都会分红不同的频道或栏目。

在不同的频道中议论有些区别但严密相关的话题，这些话题独特构成网站的主题。

搜查引擎在把整个网站的页面收录出来后，能够依据这些主题词之间的语义相关度判别出网站的主题。

网页内容写作从两年前开局，搜查引擎排名有一个现象，搜查某个关键词，排在靠前面的网页有时甚至并不含有所搜查的关键词，这很有或者是潜在语义索引在起作用。

比如搜查电脑，排在前面的网页有或者产生一篇只提到计算机却没提到电脑。

由于搜查引擎经过语义剖析知道这两个词是严密相关的。

还有一个要留意的是，在启动网页写作的时刻，不要局限于指标关键词，应该蕴含与主关键词语义相关相近的词汇，以允许主关键词。

这在搜查结果中也有表现，有的文章只管少量产生主关键词，但缺少其余撑持词汇，排名往往不好。

大型言语模型的语义搜查(二)：文本嵌入(Text Embeddings)

文本嵌入（Text Embeddings）的概念是为了让机器了解文本自身的语义，从而依据文本的语义去搜查相关文档。

在上一篇博客中，咱们探讨了关键词搜查（Keyword Search）技术，它经过计算疑问和文档中重复词汇的数量来搜查相关文档。

但是，关键词搜查算法存在局限性，即它不能依据文本自身的语义启动文档搜查，特意是当文档与疑问在语义上相关但没有重复词汇时。

为了克制这一局限性，咱们须要让机器了解文本的语义。

这就是文本嵌入的引入。

文本嵌入是一种将文本转换为向量示意的方法，使得文天性够在多维空间中示意，并捕捉到词汇的特色和相关。

### 词嵌入 (Word Embedding)词嵌入是一种将词汇示意为多维空间中的向量的方法。

例如，咱们可以经过二维网格来示意词汇，使得具备相似语义的词汇被搁置在相邻位置。

在实践运行中，词汇的示意或者裁减到数百甚至数千维，以便更准确地捕捉词汇的特色。

在词嵌入中，一个良好的模型应该能够捕捉词汇的特色，如年龄、大小、性别等。

例如，在一个网格中，咱们可以经过观察词汇在不同坐标位置的散布，来了解词汇之间的相关和属性。

经过词嵌入，咱们能够将人类言语（单词）翻译成计算机言语（数字），从而使机器能够了解并解决文本消息。

### 句子嵌入 (Sentence Embeddings)句子嵌入是在词嵌入的基础上进一步开展出来的概念，它将句子转换为多维向量示意，以捕捉句子的语义和结构消息。

与词嵌入相比，句子嵌入不只思考词汇自身，还思考词汇之间的相关以及句子的高低文消息。

这样，内容相似的句子会被调配相似的向量值，而内容不同的句子则会被调配不同的向量值。

### 文章嵌入 (Article Embeddings)文章嵌入将多句文本转换为单个向量示意，从而捕捉文章的全体语义。

这在解决文档、文章或长文本时十分有用，由于它能够示意整个文本的语义特色，而不只仅是单个句子或词汇。

### 总结文本嵌入（包括词嵌入、句子嵌入和文章嵌入）是大型言语模型（LLM）的基础，它们经过捕捉词汇、语义和言语纤细差异之间的相关，并将文本转换为多维向量示意，从而成功了从人类言语到计算机言语的翻译。

这些技术在消息检索、人造言语解决、机器翻译等畛域施展着关键作用，使得机器能够更好地理解、解决和生成文本消息。