网站建设投标书组成,海南棋牌网站建设,芜湖 网站建设,jsp网站开发软件哪个好OpenAI Embedding 和密集检索#xff08;如 BERT/DPR#xff09;其实是“同一种思想的不同实现”#xff0c;它们都属于Dense Retrieval#xff08;密集向量检索#xff09;#xff0c;只不过使用的模型、部署方式和调用方式不同。 #x1f9e0; 首先搞清楚#xff1a;…OpenAI Embedding 和密集检索如 BERT/DPR其实是“同一种思想的不同实现”它们都属于Dense Retrieval密集向量检索只不过使用的模型、部署方式和调用方式不同。 首先搞清楚什么是“密集检索”
只要满足这两个条件就叫“密集检索”
把文本问题、文档转成高维向量用**向量相似度如余弦、内积**来进行匹配而不是关键词匹配
✅ 所以
用 BERT、DPR 本地生成 embedding然后用 faiss 检索 → 属于密集检索用 OpenAI 的 embedding API比如 text-embedding-3-small生成 embedding然后在本地或云上检索 → 也属于密集检索
它们只是实现方式不同但原理一模一样。 二者的主要区别对比如下
特性BERT / DPR 本地部署OpenAI Embedding模型来源开源如 sentence-transformers商业闭源OpenAI API运行方式本地运行模型CPU/GPU调用 API联网embedding 大小常见是 384 或 768 维最新的 text-embedding-3-small 是 1536 维质量与泛化开源模型精度不错但略低于 GPT embeddingOpenAI embedding 训练在海量数据上质量非常高响应速度本地部署后很快受限于网络API 请求有延迟成本免费但你需要 GPU 资源收费按 token 计费可控性可调参、微调不可修改只能用 API 提供的模型语言支持中文模型支持不一OpenAI embedding 对中文支持也很好 联系可以互换使用
你可以用 OpenAI embedding 替代 BERT 向量来做密集检索流程 流程一致
对“问题”和所有“文档”做 embedding向量化把所有文档向量存进 FAISS / Elasticsearch 向量索引用户提问 → 向量化 → 相似度查找 → 返回最相关内容 只是你用的是
OpenAI 提供的嵌入服务云计算 高质量模型而不是本地 BERT 模型开源、可自定义 举个例子OpenAI embedding 检索流程
from openai import OpenAI
import faiss
import numpy as npclient OpenAI(api_key你的 key)# 文档库
texts [苹果是一种水果, 小米是一家公司, 香蕉富含钾]# 批量生成文档向量
def get_embedding(text):response client.embeddings.create(inputtext,modeltext-embedding-3-small)return response.data[0].embeddingdoc_embeddings [get_embedding(t) for t in texts]
dimension len(doc_embeddings[0])
index faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(np.array(doc_embeddings))# 用户查询
query 香蕉的营养成分有哪些
query_embedding np.array([get_embedding(query)])# 搜索
D, I index.search(query_embedding, k2)
for idx in I[0]:print(Top Match:, texts[idx])总结一下
对比点密集检索BERT/DPROpenAI Embedding 检索属于什么都属于 Dense Retrieval本质做什么都是文本→向量→向量相似度匹配区别使用的模型来源不同开源 vs 商业 API联系可以完全互换流程一致只是底层模型不同 如果你关心“什么时候该用哪个”
✅ 快速开发、效果为主、不介意花点钱 → 用 OpenAI embedding更稳更省心✅ 要部署在内网、模型可控、避免外网 API → 用本地 BERT / DPR✅ 做中文检索或问答 → 可以试试 shibing624/text2vec-base-chinese 或 bge-small-zh
