文本分片及向量化：让大模型运用企业内部数据

在现代企业中，大量文档和数据的管理与利用是一个巨大的挑战。特别是当我们试图将这些数据应用于大模型进行对话或生成时，挑战变得更加复杂。本文将探讨如何通过文本分片和向量化技术，使大模型更有效地应用企业内部数据。

一、大量文档和数据的挑战

使用大模型进行对话和生成时，我们可以通过提示（Prompt）来传递数据和上下文。然而，这种方法会面临以下几个挑战：

1. Prompt 的内容大小限制：大模型对单次输入的字符数有严格限制，超出限制的内容无法直接处理。
2. 使用大量数据的成本：将大量数据输入大模型会导致计算资源的高消耗，增加使用成本。
3. 并非所有数据都会用于解决当前问题：许多数据在特定上下文中可能无关紧要，直接输入大模型会导致效率低下。

二、解决大量数据/文本的设想

为了应对上述挑战，我们可以采取以下策略：

1. 文档分割成数据块：将长文档分割成较小的数据块。
2. 选取相关数据块：根据用户的问题，筛选出与之相关的数据块。
3. 多次调用、发送至大模型：分批次将相关数据块发送给大模型处理。

但关键问题是：如何根据用户的问题选择相关的数据块？这就需要借助语义检索技术。

三、语义检索

传统的关键词检索方法在处理复杂查询时常常力不从心，而语义检索则是一种基于文本内容和意义的信息检索方法，它试图理解查询和文档的语义，以便更准确地找到与查询相关的文档。

1. 关键词检索到语义检索：关键词检索依赖于精确匹配，无法处理同义词或语义相关的查询，而语义检索则通过理解文本的意义进行匹配。
2. 向量化（Embedding）：向量化是将文本数据转换为数值向量的过程。向量化后的文本可以用于计算文本之间的相似性，如余弦相似度、欧几里得距离等。这使得语义检索能够根据查询和文档之间的语义相似性来排序和检索文档，从而提高检索的准确性和效率。

四、向量化（Embedding）

为了实现语义检索，我们可以利用向量化技术。以下是一个简单的例子，展示了如何使用OpenAI的向量化工具进行文本向量化，并计算文本之间的相似性：python

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingsembedding = OpenAIEmbeddings(deployment="embedding",chunk_size=1)sentence1 = "我是一名软件⼯程师"sentence2 = "小张从事法律工作"sentence3 = "我是一名程序员"embedding1 = embedding.embed_query(sentence1)embedding2 = embedding.embed_query(sentence2)embedding3 = embedding.embed_query(sentence3)import numpy as npprint(np.dot(embedding1,embedding2))print(np.dot(embedding2,embedding3))print(np.dot(embedding1,embedding3))

输出结果：

0.79876620709314740.79924615694196060.9592105615669977

从结果可以看出，语义越相似的向量距离越近（点积值越大）。例如，"我是一名软件工程师" 和 "我是一名程序员" 的点积值接近1，表明这两句的语义非常接近。

总结

通过文档分片、语义检索和向量化技术，我们可以有效地处理和利用企业内部的大量数据。这不仅能够提高大模型在特定任务上的表现，还能大幅降低计算资源的消耗，提升数据处理的效率和准确性。在未来，随着这些技术的不断发展，企业将能够更智能地管理和利用其内部数据，推动业务的进一步发展。