ChatGPT 拓展資料：AI大模型之美 -計(jì)算兩個(gè)向量之間的余弦相似度
本文講解使用openai.embeddings_utils中的cosine_similarity和get_embedding函數(shù)。
首先，讓我們了解一下這兩個(gè)函數(shù)的作用：
- cosine_similarity: 計(jì)算兩個(gè)向量之間的余弦相似度。
- get_embedding: 獲取一個(gè)單詞或短語(yǔ)的嵌入向量表示。
接下來(lái)，我將為你演示如何使用這兩個(gè)函數(shù)：
獲取單詞或短語(yǔ)的嵌入向量表示：要獲取單詞或短語(yǔ)的嵌入向量表示，你需要調(diào)用get_embedding函數(shù)，并傳遞你要獲取嵌入向量的單詞或短語(yǔ)作為參數(shù)。下面是一個(gè)使用get_embedding函數(shù)獲取單詞"cat"的嵌入向量的示例：
import openai
import os
from openai.embeddings_utils import cosine_similarity, get_embedding
embedding = get_embedding("cat")
print(embedding)
這將打印出表示單詞"cat"的嵌入向量。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-422977.html
計(jì)算兩個(gè)向量之間的余弦相似度：要計(jì)算兩個(gè)向量之間的余弦相似度，你需要調(diào)用cosine_similarity函數(shù)，并傳遞兩個(gè)向量作為參數(shù)。下面是一個(gè)使用cosine_similarity函數(shù)計(jì)算兩個(gè)向量之間余弦相似度的示例：文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-422977.html
vector1 = get_embedding("cat")
vector2 = get_embedding("dog")
similarity = cosine_similarity(vector1, vector2)
print(similarity)到了這里，關(guān)于ChatGPT 拓展資料：AI大模型之美 -計(jì)算兩個(gè)向量之間的余弦相似度的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
