ChatGPT｜语义检索，利用Embedding优化你的搜索功能

Embedding 向量适合作为一个中间结果，用于传统的机器学习场景，比如分类、聚类。而 Completion 接口，一方面可以直接拿来作为一个聊天机器人，另一方面，你只要善用提示 词，就能完成合理的文案撰写、文本摘要、机器翻译等一系列的工作。 不过，很多同学可能会说，这个和我的日常工作又没有什么关系。的确，日常我们的需求里 面，最常使用自然语言处理（NLP）技术的，是搜索、广告、推荐这样的业务。那么，今天我 们就来看看，怎么利用 OpenAI 提供的接口来为这些需求提供些帮助。 让 AI 生成实验数据 在实际演示代码之前，我们需要一些可以拿来实验的数据。之前，我们都是在网上找一些数据 集，或者直接使用一些机器学习软件包里面自带的数据集。但是，并不是所有时候我们都能很 快找到合适的数据集。这个时候，我们也可以利用 AI，我们直接让 AI 帮我们生成一些数据不 就好了吗？ Embedding 向量适合作为一个中间结果，用于传统的机器学习场景，比如分类、聚类。而 Completion 接口，一方面可以直接拿来作为一个聊天机器人，另一方面，你只要善用提示 词，就能完成合理的文案撰写、文本摘要