什么是 Embedding
简单来说，Embedding是一个多维向量的表示数组，通常由一系列数字组成。Embedding可以用来表示任何数据，例如文本、音频、图片、视频等等，通过Embedding我们可以编码各种类型的非结构化数据，转化为具有语义信息的多维向量，并在这些向量上进行各种操作，例如相似度计算、聚类、分类和推荐等。
整体流程概述
具体操作流程
前提条件
1、环境安装
说明
需要提前安装 Python3.7 及以上版本，请确保相应的 python 版本。
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pip3 install dashvector dashscope
2、数据准备
（QBQTC, QQ Browser Query Title Corpus），是QQ浏览器搜索引擎目前针对大搜场景构建的一个融合了相关性、权威性、内容质量、 时效性等维度标注的学习排序（LTR）数据集，广泛应用在搜索引擎业务场景中。作为CLUE-beanchmark的一部分，QBQTC 数据集可以直接从github上下载（训练集路径为dataset/train.json）。
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git clone https://github.com/CLUEbenchmark/QBQTC.git
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wc -l QBQTC/dataset/train.json
数据集中的训练集（train.json）其格式为 json：
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{
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"id": 0,
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"query": "小孩咳嗽感冒",
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"title": "小孩感冒过后久咳嗽该吃什么药育儿问答宝宝树",
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"label": "1"
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}
我们将从这个数据集中提取title，方便后续进行embedding并构建检索服务。
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import json
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def prepare_data(path, size):
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with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
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batch_docs = []
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for line in f:
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batch_docs.append(json.loads(line.strip()))
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if len(batch_docs) == size:
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yield batch_docs[:]
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batch_docs.clear()
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if batch_docs:
-
yield batch_docs
3、通过 DashScope 生成 Embedding 向量
DashScope灵积模型服务通过标准的API提供了多种模型服务。其中支持文本Embedding的模型中文名为通用文本向量，英文名为text-embedding-v1。我们可以方便的通过DashScope API调用来获得一段输入文本的embedding向量。
说明
需要使用您的api-key替换示例中的 your-dashscope-api-key ，代码才能正常运行。
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import dashscope
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from dashscope import TextEmbedding
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dashscope.api_key='{your-dashscope-api-key}'
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def generate_embeddings(text):
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rsp = TextEmbedding.call(model=TextEmbedding.Models.text_embedding_v1,
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input=text)
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embeddings = [record['embedding'] for record in rsp.output['embeddings']]
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return embeddings if isinstance(text, list) else embeddings[0]
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# 查看下embedding向量的维数，后面使用 DashVector 检索服务时会用到，目前是1536
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print(len(generate_embeddings('hello')))
4、通过 DashVector 构建检索：向量入库
DashVector 向量检索服务上的数据以集合（Collection）为单位存储，写入向量之前，我们首先需要先创建一个集合来管理数据集。创建集合的时候，需要指定向量维度，这里的每一个输入文本经过DashScope上的text_embedding_v1模型产生的向量，维度统一均为1536。
DashVector 除了提供向量检索服务外，还提供倒排过滤功能 和 scheme free 功能。所以我们为了演示方便，可以写入数据时，可以将title内容写入 DashVector 以便召回。写入数据还需要指定 id，我们可以直接使用 QBQTC 中id。
说明
需要使用您的api-key替换示例中的 your-dashvector-api-key ，以及您的Cluster Endpoint替换示例中的 your-dashvector-cluster-endpoint，代码才能正常运行。
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from dashvector import Client, Doc
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# 初始化 DashVector client
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client = Client(
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api_key='{your-dashvector-api-key}',
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endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}'
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)
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# 指定集合名称和向量维度
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rsp = client.create('sample', 1536)
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assert rsp
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collection = client.get('sample')
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assert collection
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batch_size = 10
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for docs in list(prepare_data('QBQTC/dataset/train.json', batch_size)):
-
# 批量 embedding
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embeddings = generate_embeddings([doc['title'] for doc in docs])
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# 批量写入数据
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rsp = collection.insert(
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[
-
Doc(id=str(doc['id']), vector=embedding, fields={"title": doc['title']})
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for doc, embedding in zip(docs, embeddings)
-
]
-
)
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assert rsp
5、语义检索：向量查询
在把QBQTC训练数据集里的title内容都写到DashVector服务上的集合里后，就可以进行快速的向量检索，实现“语义搜索”的能力。继续上面代码的例子，假如我们要搜索有多少和'应届生 招聘'相关的title内容，可以通过在DashVector上去查询'应届生 招聘'，即可迅速获取与该查询语义相近的内容，以及对应内容与输入之间的相似指数。
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# 基于向量检索的语义搜索
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rsp = collection.query(generate_embeddings('应届生 招聘'), output_fields=['title'])
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for doc in rsp.output:
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print(f"id: {doc.id}, title: {doc.fields['title']}, score: {doc.score}")
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