GPT学习笔记-使用embedding实现语义文本搜索（Semantic text search）

语义文本搜索（Semantic Text Search）确实是自然语言处理（NLP）的重要功能之一。它代表了NLP的一个关键目标：理解和处理人类语言的语义。

传统方式实现语义文本搜索难点的例子：

1. 理解上下文的重要性：比如，"苹果"这个词在不同的上下文中可能代表不同的含义。在一个关于水果的上下文中，"苹果"指的是一种水果。在关于技术的上下文中，"苹果"可能指的是苹果公司。一个有效的语义文本搜索系统需要根据上下文理解并处理这种多义性。

2. 处理语言的多样性：如果我们考虑一种不常见的语言或方言，例如瑞士德语，可能会发现很难找到足够的数据来训练有效的词嵌入模型。这就需要搜索引擎能够适应并处理各种语言和方言。

3. 噪声和歧义：考虑一个查询，如"大麦是否对健康有益"。这个查询包含了一些歧义。"大麦"可能指的是一种食品，也可能指的是一种饮料（大麦茶）。同时，"对健康有益"是一个相对模糊的概念，因为它可能涉及到许多不同的健康方面，如心脏健康、消化健康等。处理这种类型的噪声和歧义是语义搜索的一个挑战。

4. 时效性：考虑一种新兴的技术或趋势，如"元宇宙"。这是一个新的概念，可能在许多现有的词嵌入模型中都没有被充分考虑。然而，随着这个概念的流行，人们可能会更频繁地搜索与它相关的信息。因此，搜索引擎需要能够适应并理解这种新的语言使用。

5. 评估效果：如果用户搜索"最好的科幻电影"，返回的结果可能因人而异，因为"最好"的定义可能因人而异。这使得评估语义搜索的效果变得更为复杂。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI开发的一种大型语言模型，它通过在大量文本上预训练，学习到了丰富的语言模式和知识。这使得GPT在处理语义文本搜索任务时具有一些重要的优势：

1. 理解上下文和查询意图：GPT能够理解复杂的语言结构和上下文，包括词语的多义性、语法结构、语言风格等。这使得它可以理解用户的查询意图，提供更相关的搜索结果。

2. 生成描述和回答：GPT不仅可以理解输入，还能生成相关的、连贯的文本。这使得它可以生成描述搜索结果的文本，或者直接生成回答。

3. 处理复杂和特殊的查询：由于GPT在多样性的文本上进行训练，它可以处理各种类型的查询，包括复杂的、特殊的或者罕见的查询。

4. 零样本或少样本学习能力：GPT能够在没有明确指导的情况下，通过理解语言的模式进行推理。这使得它可以处理没有在训练数据中明确见过的查询类型。

然而，要注意的是，虽然GPT在处理语义文本搜索任务时具有这些优势，但它也有一些限制。例如，GPT的知识是截止到它最后一次训练时的，这意味着它可能不知道最近的事件或信息。此外，虽然GPT能够生成连贯的文本，但它可能会生成一些不准确或误导性的信息。

GPT模型在实现语义文本搜索时使用的是Transformer架构，这是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的深度学习模型。在这种架构中，文本被转换为一种叫做嵌入（Embeddings）的高维向量，这些嵌入在模型的训练过程中被持续调整，以便更好地捕捉文本的语义信息。

上面是关于语义文本搜索的一些理论准备。下面来看看实例。

Semantic_text_search_using_embeddings.ipynb

这个例子展示了如何利用embedding通过非常有效且低成本的方式，进行搜索查询。语义地搜索所有的评论，然后找到最相似的评论。数据是通过Obtain_dataset.ipynb创建的data/fine_food_reviews_with_embeddings_1k.csv。

在obtain_dataset的代码里，通过如下语句已经生成了embedding

df.combined.apply(lambda x: get_embedding(x, engine=embedding_model))。

Semantic_text_search_using_embeddings.ipynb代码定义了一个函数search_reviews，该函数接受一个数据框，一个产品描述，一个结果数量（n）和一个是否打印结果的标志（pprint）作为参数。这个函数首先获取产品描述的嵌入，然后计算每条评论嵌入与产品描述嵌入的余弦相似度，将这个相似度添加到数据框中作为一列。