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什么是 AI 和 LLM 中的向量嵌入?

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在人工智能 (AI) 和机器学习语言模型 (LLM) 领域,“向量嵌入”一词变得越来越突出。这个概念是理解机器如何处理和理解人类语言的基础。但是,它究竟意味着什么,它如何应用,尤其是在 JavaScript 编程的上下文中?

定义向量嵌入

向量嵌入是一种自然语言处理技术,涉及将单词或短语转换为固定维度空间的数字向量。这种转变使计算机能够以更有效、更有意义的方式理解和处理自然语言。

想象一下,语言中的每个单词都表示为多维空间中的一个点。在这个空间中,具有相似含义或上下文的单词彼此更接近。例如,“cat”和“dog”可能比“cat”和“airplane”更接近。

在人工智能和法学硕士中的应用

在 AI 中,尤其是像 GPT(Generative Pretrained Transformer)这样的 LLM,向量嵌入至关重要。它们允许模型捕获单词的语义,并使用这些信息来生成连贯且与上下文相关的响应。这些模型在大量文本上进行训练,学习单词与其上下文之间的关系。

JavaScript 中的向量嵌入

JavaScript 作为最流行的编程语言之一,也加入了 AI 趋势。有一些库,如TensorFlow.js,允许你在浏览器或服务器上部署机器学习模型,使用Node.js。

以下是一些有用的资源和库,可帮助您开始使用 JavaScript 中的矢量嵌入:

  1. TensorFlow.js:用于直接在浏览器中训练和部署 ML 模型的库。
  2. ML5.js:基于 TensorFlow.js,该库为艺术家和初学者提供了更加用户友好的 API。
  3. 自然:用于自然语言处理的 Node.js 模块,包括对向量嵌入的支持。

使用 nodeJS 实现 Javascript

步骤 1:设置环境

首先,您需要在系统上安装 Node.js。然后,创建一个新的 Node.js 项目并添加:natural

mkdir 向量嵌入示例 cd 向量嵌入示例

 npm 初始化 -y
npm 安装自然

步骤 2:创建脚本

创建一个名为的文件,并在您喜欢的代码编辑器中打开它。index.js

第 3 步:矢量嵌入代码

然后,在 中键入以下代码。此示例演示如何使用向量嵌入来查找语义方面的相似单词:index.js

const natural = require('自然');
const wordnet = 新自然。WordNet();
 使用WordNet
查找同义词的函数 function findSynonyms(word) {
 wordnet.lookup(word, function(results) {
 结果.forEach(function(result) {
 控制台。log('同义词', word, ':', result.同义词);
 });
 });
}
// 使用
示例 findSynonyms('happy');

此代码通过库使用 WordNet 查找单词“happy”的同义词。WordNet 是一个词汇数据库,它根据单词的含义将其关联起来,使我们能够在基本层面上探索向量嵌入。natural

步骤 4:运行脚本

最后,在终端中运行脚本:

node index.js

您将看到“快乐”一词的同义词列表。这是一个基本示例,也是您在 JavaScript 中使用向量嵌入和 NLP 的开始。

注意

这是一个非常简单和基本的例子来说明这个概念。在更高级的应用程序中,您可以使用 TensorFlow.js 或 ML5.js 来处理更复杂的机器学习模型并执行大规模向量嵌入。

矢量铭文的经营理念

矢量嵌入可以应用于各种业务环境,以改善决策、运营效率和客户体验。以下是如何在不同业务领域使用它们的一些示例:

1. 产品推荐

在电子商务和流媒体平台中,矢量嵌入可用于推荐产品或内容。通过分析用户的购买或观看历史并将其与其他产品或内容进行比较,可以生成个性化推荐,从而提高客户满意度和销售额。

2. 客户评论中的情感分析

企业可以使用矢量嵌入来分析客户评论和反馈背后的情绪。这样就可以识别反复出现的趋势和问题,提高产品或服务的质量以及客户体验。

3. 客户支持评级

矢量嵌入可以帮助自动对客户支持查询进行分类,并将其路由到正确的部门。这可以提高客户服务效率并缩短响应时间。

第4章 市场趋势分析

公司可以使用向量嵌入来分析大量市场数据,识别肉眼不明显的趋势和模式。这对于战略决策非常有用,例如识别市场机会或预测需求变化。

5. 内部检索系统的改进

向量嵌入可以提高网站和应用程序内部搜索系统的相关性和准确性,帮助用户快速找到他们正在寻找的产品或信息。

第6章 社交媒体分析

企业可以使用向量嵌入来分析社交媒体数据,识别关键影响因素、情绪趋势和营销活动的有效性。

7. 欺诈检测

在金融领域,向量嵌入可用于检测欺诈易模式,改善安全系统并减少欺诈损失。

8. 营销个性化

矢量嵌入可以帮助个性化营销活动,将客户细分为具有相似兴趣和行为的群体,并调整营销信息以更好地与每个细分市场产生共鸣。

目前,OpenAI 没有提供特定的 API 来直接处理其语言模型中的向量嵌入,例如 GPT-3 或 GPT-4。但是,我可以给你一个概念性的例子,说明如何在 OpenAI 语言模型的上下文中使用向量嵌入。

概念示例:使用 GPT-3 或 GPT-4 进行文本分类

目标:使用 GPT-3 或 GPT-4 将客户反馈分为“正面”、“负面”或“中立”等类别。

过程:

  1. 数据准备:收集一组客户反馈。
  2. 与语言模型的交互:
  • 输入:客户评论。

  • 输出:模型生成的文本,指示情绪的类别(正面、负面、中性)。

  • 实施:

  • 使用 OpenAI API 向 GPT-3 或 GPT-4 模型提交反馈。

  • 配置提示,以便模型了解它应对注释的情绪进行分类。

  • 接收模型的响应,并使用它来确定感觉的类别。

Python 代码示例:

import openai
openai.api_key = 'tu_api_key'
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="Clasifica el siguiente comentario en positivo, negativo o neutral: 'El servicio al cliente fue excepcional y el producto superó mis expectativas.'",
  max_tokens=60
)
categoria = response.choices[0].text.strip()
print("Categoría del Sentimiento:", categoria)

注意:这是一个简化的示例。在实践中,有必要调整提示并可能训练特定模型以获得准确和一致的结果。

向量嵌入的重要性

在这个例子中,虽然我们没有直接与向量嵌入进行交互,但 OpenAI 的语言模型在内部使用它们来理解文本并生成适当的响应。向量嵌入允许模型捕获注释中单词的语义和上下文,从而有助于对情绪进行更准确的分类。

结论

矢量嵌入为数据分析和人工智能提供了强大的工具,在广泛的业务领域具有实际应用。它处理和分析大量文本数据的能力可以提供有价值的见解,并显着提高企业的决策和运营效率。