Hướng dẫn nhanh Embeddings và Vector Databases của OpenAI

Mục Lục

1. Embeddings và Vector Databases
2. Embeddings
3. Cơ sở dữ liệu Vector
4. Lưu trữ Embeddings
5. Tìm kiếm trong Vector Database
6. GPT và long-term memory
7. Semantic searches dựa trên cơ sở dữ liệu PDF
8. Tìm kiếm dựa trên đồng nghĩa văn bản
9. Phân loại văn bản
10. Ứng dụng thực tế của embeddings và vector databases

Embeddings và Vector Databases: Cơ sở dữ liệu quan trọng cho AI

Trong việc xây dựng bất kỳ loại sản phẩm AI nào, embeddings và vector databases đóng vai trò rất quan trọng. Trong video này, tôi sẽ giới thiệu về Hai khái niệm này và cách sử dụng chúng với Open AI và các API liên quan. Video được chia thành ba phần: lý thuyết, sử dụng và tích hợp. Sau khi xem video này, bạn sẽ có thể tạo ra bộ nhớ dài hạn cho chatbot GPT hoặc thực hiện các tìm kiếm ngữ nghĩa dựa trên cơ sở dữ liệu PDF lớn liên kết trực tiếp với AI.

Embeddings: Chuyển đổi từ văn bản thành vector

Đơn giản mà nói, embeddings là dữ liệu như từ ngữ đã được chuyển đổi thành mảng số được gọi là vector, chứa các mẫu quan hệ. Sự kết hợp của các số này tạo thành vector đa chiều, giúp đo lường tính tương đồng. Ví dụ, từ "chó" và "cún" thường được sử dụng trong các tình huống tương tự, vì vậy trong embeddings, chúng sẽ được biểu diễn bằng các vector gần nhau.

Cơ sở dữ liệu Vector: Lưu trữ embeddings

Sau khi tạo ra một embedding, nó có thể được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu. Một cơ sở dữ liệu chứa nhiều vector như vậy được coi là một vector database, có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau, bao gồm tìm kiếm, nhóm các văn bản tương tự và đề xuất các văn bản có liên quan.

Lưu trữ Embeddings: Sử dụng SingleStore

OpenAI không cung cấp cơ sở dữ liệu, vì vậy chúng ta cần tự tạo một cơ sở dữ liệu và lưu trữ embeddings trong đó. Tôi sẽ sử dụng một dịch vụ gọi là SingleStore, một cơ sở dữ liệu SQL phân tán thời gian thực đơn giản để lưu trữ và tìm kiếm embeddings.

Tìm kiếm trong Vector Database: Tìm kiếm dựa trên tương đồng

Cách tìm kiếm trong vector database khá đơn giản. Bước đầu tiên là xác định những gì bạn muốn tìm kiếm, sau đó tạo ra một embedding cho thuật ngữ tìm kiếm đó. Cuối cùng, bạn thực hiện tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu dựa trên embedding đã có để trả về các kết quả tương tự. Các kết quả được xếp hạng theo độ liên quan.

GPT và long-term memory: Xây dựng bộ nhớ dài hạn cho chatbot

Một trong những ứng dụng quan trọng của embeddings là xây dựng bộ nhớ dài hạn cho chatbot như GPT. Bằng cách lưu trữ các thông tin quan trọng trong một vector database, chatbot có thể truy xuất kiến thức này để đưa ra phản hồi thông minh và tương tác với người dùng một cách tự nhiên.

Semantic searches dựa trên cơ sở dữ liệu PDF: Tìm kiếm ngữ nghĩa trong tài liệu

Embeddings và vector databases cũng có thể được sử dụng để thực hiện các tìm kiếm ngữ nghĩa dựa trên cơ sở dữ liệu PDF lớn. Bằng cách liên kết trực tiếp với AI, bạn có thể tạo ra các bộ nhớ lưu trữ kiến thức từ các tài liệu PDF và tìm kiếm các thông tin theo cách ngữ nghĩa.

Tìm kiếm dựa trên đồng nghĩa văn bản: Tìm kiếm các văn bản có liên quan

Vector database cung cấp cách để tìm kiếm dựa trên đồng nghĩa văn bản. Bằng cách phân loại các văn bản thành các nhóm dựa trên tính tương đồng, bạn có thể tìm kiếm các văn bản có liên quan và đề xuất các thông tin liên quan dựa trên danh sách kết quả.

Phân loại văn bản: Phân loại dựa trên quan hệ tương tự

Bằng cách sử dụng vector database, bạn cũng có thể phân loại văn bản dựa trên mức độ tương tự với các nhãn đã xác định trước. Bằng cách gửi một văn bản mới vào vector database và so sánh nó với các vector đã có trong cơ sở dữ liệu, bạn có thể xác định nhãn phù hợp nhất cho văn bản đó.

Ứng dụng thực tế của embeddings và vector databases

Embeddings và vector databases có rất nhiều ứng dụng thực tế. Bạn có thể sử dụng chúng để tạo ra chatbot thông minh, tìm kiếm ngữ nghĩa trong các tài liệu lớn, đề xuất các thông tin liên quan và phân loại văn bản dựa trên quan hệ tương tự. Đây là những công nghệ mạnh mẽ giúp cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra trải nghiệm AI tốt hơn cho người dùng.

FAQ

Q: Cách tạo embeddings?

A: Để tạo embeddings, bạn cần truy cập vào Open AI API và gửi yêu cầu với văn bản bạn muốn chuyển đổi thành vector.

Q: Open AI có cung cấp cơ sở dữ liệu không?

A: Không, Open AI không cung cấp cơ sở dữ liệu. Bạn cần tự tạo một cơ sở dữ liệu để lưu trữ embeddings.

Q: Có thể lưu trữ embeddings trong cơ sở dữ liệu nào?

A: Bạn có thể sử dụng SingleStore, một cơ sở dữ liệu SQL phân tán thời gian thực để lưu trữ và tìm kiếm embeddings.

Q: Làm thế nào để tìm kiếm trong vector database?

A: Để tìm kiếm trong vector database, bạn cần tạo một embedding cho thuật ngữ tìm kiếm và thực hiện tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu dựa trên embedding này để trả về các kết quả tương tự.

Q: Embeddings có thể được sử dụng trong việc xây dựng chatbot không?

A: Có, embeddings có thể được sử dụng để xây dựng bộ nhớ dài hạn cho chatbot, giúp nó truy xuất kiến thức và đưa ra phản hồi thông minh hơn.