【AI大模型应用开发】【补充知识】文本向量化与向量相似度（含Python代码）

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在上篇文章【AI大模型应用开发】3. RAG初探 - 动手实现一个最简单的RAG应用 中，我们动手实现了一个RAG基本流程。里面涉及到向量数据库和向量检索。对于没接触过的人可能比较懵。本文介绍下文本向量化的概念，以及向量检索的原理，只是简单介绍，不会深入，所以不用担心看不懂，想要详细研究的，可以去搜相关论文，涉及到机器学习和模型训练等。

0. 文本向量

0.1 什么是文本向量

文本向量（Text Vector）是一种将文本数据转换为数值向量的技术，以便于机器学习和数据分析。通过将文本数据转换为数值向量，我们可以使用机器学习算法对文本数据进行处理和分析。

0.2 文本向量是怎么得到的

（1）构建相关（正立）与不相关（负例）的句子对儿样本
（2）训练双塔式模型，让正例间的距离小，负例间的距离大
参考：https://arxiv.org/pdf/1908.10084.pdf

1. 获取文本向量

前面已经说了文本向量是怎么得到的，其实也是训练了一个模型。使用这个训练的模型，给一个输入，就可以得到该输入的向量。
这里我们可以使用OpenAI开放的文本向量化接口embeddings.create来获取某个文本的向量值。

from openai import OpenAI
import os
# 加载环境变量
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())  # 读取本地 .env 文件，里面定义了 OPENAI_API_KEY

client = OpenAI()

def get_embeddings(texts, model="text-embedding-3-small"):
    '''封装 OpenAI 的 Embedding 模型接口'''
    data = client.embeddings.create(input=texts, model=model).data
    return [x.embedding for x in data]

可以测试一下这个接口，看下这个接口输出的向量长什么样：

test_query = ["测试文本"]
vec = get_embeddings(test_query)[0]
print(vec[:10])
print(len(vec))

输出结果如下：

可以看到 “测试文本” 这四个字对应的输出是一个 1536 维的向量，这就是 “测试文本” 的向量表示。

注意：相同的文本 使用 不同的向量化模型 获取的向量化结果是不同的，所以请保证你的RAG应用中使用的是同样的向量化模型和方式。

2. 向量间相似度计算

通过上面文本向量化，我们可以将一段文本转换成一串多维的数字，也就是数学上的向量。

2.1 向量间的距离

对于向量，相似度计算很简单，就是计算两个向量之间的距离。

距离的计算有多种，具体可看这篇文章： 向量距离计算的几种方式，这里面最常用的还是余弦距离和欧式距离。（下图来源网络，表示了欧式距离和余弦距离的样子。）

2.2 向量距离计算 Python代码

import numpy as np
from numpy import dot
from numpy.linalg import norm

def cos_sim(a, b):
    '''余弦距离 -- 越大越相似'''
    return dot(a, b)/(norm(a)*norm(b))


def l2(a, b):
    '''欧式距离 -- 越小越相似'''
    x = np.asarray(a)-np.asarray(b)
    return norm(x)

3. 向量相似度示例代码

# 能支持跨语言
query = "global conflicts"

documents = [
    "联合国就苏丹达尔富尔地区大规模暴力事件发出警告",
    "土耳其、芬兰、瑞典与北约代表将继续就瑞典“入约”问题进行谈判",
    "日本岐阜市陆上自卫队射击场内发生枪击事件 3人受伤",
    "国家游泳中心（水立方）：恢复游泳、嬉水乐园等水上项目运营",
    "我国首次在空间站开展舱外辐射生物学暴露实验",
]

query_vec = get_embeddings([query])[0] # 计算自身的向量
doc_vecs = get_embeddings(documents) # 计算示例句子的向量

print("Cosine distance:")
print(cos_sim(query_vec, query_vec)) # 首先打印自身与自身的余弦距离
for vec in doc_vecs:
    print(cos_sim(query_vec, vec)) # 打印自身与示例句子的余弦距离

print("\nEuclidean distance:")
print(l2(query_vec, query_vec))  # 首先打印自身与自身的欧式距离
for vec in doc_vecs:
    print(l2(query_vec, vec)) # 打印自身与示例句子的欧式距离

运行结果如下：

可以看出，余弦距离越大表示相似度越高。欧式距离约小，表示相似度越高。

向量检索，就是将相似度最高的k个检索结果召回

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