AI大模型开发实战指南：从Embeddings到知识库构建

一. Embeddings与向量数据库

1.1 Embeddings的本质

Embeddings是将高维离散数据映射到低维连续向量空间的技术。其核心思想是让相似对象在向量空间中距离更近，如"king"和"queen"的向量距离应小于"king"和"apple"的距离。

数学表达：

给定原始数据点 $x\in {\mathbb{R}}^D$，通过嵌入函数 $f:{\mathbb{R}}^D\to {\mathbb{R}}^d$ 得到：

$$e=f(x)(d\ll D)$$

1.2 向量数据库核心特性

二. 基于内容的推荐系统实战

2.1 N-Gram文本建模

N-Gram通过滑动窗口捕捉局部词序特征：

from nltk import ngrams
text = "natural language processing"
bigrams = list(ngrams(text.split(), 2))
# 输出：[('natural', 'language'), ('language', 'processing')]

2.2 余弦相似度计算

Python实现：

import numpy as np
def cosine_similarity(a, b):
    return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

三. Word Embedding深度解析

3.1 Word2Vec训练实践

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["natural", "language", "processing"], ["deep", "learning"]]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1)
print(model.wv["natural"])  # 输出100维词向量

3.2 上下文语义捕获

通过Skip-Gram模型学习词间关系：

其中上下文概率计算：

四. 向量数据库技术选型

4.1 主流方案对比

4.2 与传统数据库对比

# 传统SQL查询
SELECT * FROM products WHERE category='electronics'
# 向量数据库查询
db.query(vector=user_vector, top_k=10)

五. Faiss实战应用

5.1 文本抄袭检测系统

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import faiss
# 生成文本向量
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1)
# 构建Faiss索引
dimension = 768
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)
index.add(text_vectors)
# 相似度搜索
D, I = index.search(query_vector, 5)

5.2 本地知识库搭建

from deepseek import DeepseekEmbedding
# 知识库初始化流程
class KnowledgeBase:
    def __init__(self):
        self.encoder = DeepseekEmbedding()
        self.index = faiss.IndexHNSWFlat(1024, 32)
    
    def add_document(self, text):
        vector = self.encoder.encode(text)
        self.index.add(vector)
    
    def search(self, query, top_k=3):
        q_vec = self.encoder.encode(query)
        return self.index.search(q_vec, top_k)

六. 总结

技术图谱

graph LR
A[Embedding基础] --> B[文本特征工程]
B --> C[向量索引优化]
C --> D[混合检索系统]
D --> E[分布式向量数据库]

更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。