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嵌入式学习入门

发布于 2022 年 6 月 23 日
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理解嵌入

嵌入是对一段信息的数值表示，例如文本、文档、图像、音频等。这种表示捕获了被嵌入内容的语义含义，使其在许多行业应用中具有鲁棒性。

给定文本“投票的主要好处是什么？”，该句子的嵌入可以表示在向量空间中，例如，一个包含 384 个数字的列表（例如，[0.84, 0.42, ..., 0.02]）。由于这个列表捕获了含义，我们可以做一些令人兴奋的事情，例如计算不同嵌入之间的距离，以确定两个句子的含义匹配程度。

嵌入不限于文本！您还可以创建图像的嵌入（例如，一个包含 384 个数字的列表），并将其与文本嵌入进行比较，以确定句子是否描述了图像。这个概念是图像搜索、分类、描述等强大系统的基础！

嵌入是如何生成的？一个名为 Sentence Transformers 的开源库允许您免费从图像和文本创建最先进的嵌入。本博客将展示一个使用此库的示例。

嵌入的作用是什么？

"[...] 一旦你理解了这个机器学习多功能工具（嵌入），你将能够构建从搜索引擎到推荐系统，再到聊天机器人等等。你不需要是具有机器学习专业知识的数据科学家才能使用它们，也不需要庞大的标注数据集。" - Dale Markowitz，Google Cloud。

一旦一段信息（一个句子、一个文档、一张图片）被嵌入，创造力就开始了；一些有趣的工业应用使用了嵌入。例如，Google 搜索使用嵌入来匹配文本到文本和文本到图片；Snapchat 使用它们来“在正确的时间向正确的用户投放正确的广告”；Meta（Facebook）使用它们进行社交搜索。

在能够从嵌入中获取智能之前，这些公司必须嵌入它们的信息。一个嵌入式数据集允许算法快速搜索、排序、分组等等。然而，这可能很昂贵且技术复杂。在这篇文章中，我们使用简单的开源工具来展示嵌入和分析数据集是多么容易。

嵌入式学习入门

我们将创建一个小型常见问题解答（FAQs）引擎：接收用户的查询，并确定哪个常见问题最相似。我们将使用美国社会保障医疗保险常见问题解答。

但首先，我们需要嵌入我们的数据集（其他文本可互换使用编码和嵌入这两个术语）。Hugging Face 推理 API 允许我们通过简单的 POST 调用轻松嵌入数据集。

由于嵌入捕获了问题的语义含义，因此可以比较不同的嵌入并查看它们之间的差异或相似程度。因此，您可以获得与查询最相似的嵌入，这相当于找到最相似的常见问题解答。查看我们的语义搜索教程，了解此机制如何工作的更详细解释。

简而言之，我们将

  1. 使用推理 API 嵌入 Medicare 的常见问题。
  2. 将嵌入式问题上传到 Hub 进行免费托管。
  3. 将客户的查询与嵌入式数据集进行比较，以确定哪个是与查询最相似的常见问题。

1. 嵌入数据集

第一步是选择一个现有的预训练模型来创建嵌入。我们可以从 Sentence Transformers 库中选择一个模型。在这种情况下，让我们使用 "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"，因为它是一个小而强大的模型。在未来的文章中，我们将研究其他模型及其权衡。

登录到 Hub。您必须在账户设置中创建一个写入令牌。我们将把写入令牌存储在 `hf_token` 中。

model_id = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
hf_token = "get your token in https://huggingface.co/settings/tokens"

要生成嵌入，您可以使用 `https://api-inference.huggingface.co/pipeline/feature-extraction/{model_id}` 端点，并带有头信息 `{"Authorization": f"Bearer {hf_token}"}`。下面是一个接收包含文本的字典并返回包含嵌入列表的函数。

import requests

api_url = f"https://api-inference.huggingface.co/pipeline/feature-extraction/{model_id}"
headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"}

首次生成嵌入时，API 返回嵌入可能需要一段时间（大约 20 秒）。我们使用 `retry` 装饰器（通过 `pip install retry` 安装），这样如果在第一次尝试时 `output = query(dict(inputs = texts))` 不起作用，则等待 10 秒并再尝试三次。发生这种情况是因为在第一次请求时，模型需要下载并安装到服务器上，但随后的调用会快得多。

def query(texts):
    response = requests.post(api_url, headers=headers, json={"inputs": texts, "options":{"wait_for_model":True}})
    return response.json()

当前的 API 不强制执行严格的速率限制。相反，Hugging Face 会在所有可用资源之间均匀分配负载，并倾向于稳定的请求流。如果您需要嵌入多个文本或图像，Hugging Face 加速推理 API 将加快推理速度，并允许您选择使用 CPU 或 GPU。

texts = ["How do I get a replacement Medicare card?",
        "What is the monthly premium for Medicare Part B?",
        "How do I terminate my Medicare Part B (medical insurance)?",
        "How do I sign up for Medicare?",
        "Can I sign up for Medicare Part B if I am working and have health insurance through an employer?",
        "How do I sign up for Medicare Part B if I already have Part A?",
        "What are Medicare late enrollment penalties?",
        "What is Medicare and who can get it?",
        "How can I get help with my Medicare Part A and Part B premiums?",
        "What are the different parts of Medicare?",
        "Will my Medicare premiums be higher because of my higher income?",
        "What is TRICARE ?",
        "Should I sign up for Medicare Part B if I have Veterans' Benefits?"]

output = query(texts)

作为响应，您将获得一个列表的列表。每个列表都包含一个常见问题解答的嵌入。模型 "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2" 将输入问题编码为 13 个大小为 384 的嵌入。让我们将该列表转换为一个形状为 (13x384) 的 Pandas `DataFrame`。

import pandas as pd
embeddings = pd.DataFrame(output)

它类似于这个矩阵

[[-0.02388945  0.05525852 -0.01165488 ...  0.00577787  0.03409787  -0.0068891 ]
 [-0.0126876   0.04687412 -0.01050217 ... -0.02310316 -0.00278466   0.01047371]
 [ 0.00049438  0.11941205  0.00522949 ...  0.01687654 -0.02386115   0.00526433]
 ...
 [-0.03900796 -0.01060951 -0.00738271 ... -0.08390449  0.03768405   0.00231361]
 [-0.09598278 -0.06301168 -0.11690582 ...  0.00549841  0.1528919   0.02472013]
 [-0.01162949  0.05961934  0.01650903 ... -0.02821241 -0.00116556   0.0010672 ]]

2. 在 Hugging Face Hub 上免费托管嵌入

🤗 Datasets 是一个用于快速访问和共享数据集的库。让我们使用用户界面（UI）在 Hub 中托管嵌入数据集。然后，任何人都可以用一行代码加载它。您还可以使用终端共享数据集；请参阅文档了解步骤。在本条目的配套笔记本中，您将能够使用终端共享数据集。如果您想跳过本节，请查看包含嵌入式常见问题的 `ITESM/embedded_faqs_medicare` 存储库。

首先，我们将嵌入从 Pandas `DataFrame` 导出到 CSV。您可以以任何您喜欢的方式保存数据集，例如 zip 或 pickle；您不需要使用 Pandas 或 CSV。由于我们的嵌入文件不大，我们可以将其存储在 CSV 中，`datasets.load_dataset()` 函数在下一节中将轻松推断出它（请参阅数据集文档），即我们不需要创建加载脚本。我们将把嵌入保存为 `embeddings.csv`。

embeddings.to_csv("embeddings.csv", index=False)

按照以下步骤在 Hub 中托管 `embeddings.csv`。

  • 点击 Hub UI 右上角的用户图标。
  • 使用“新建数据集”创建数据集。

  • 选择数据集的所有者（组织或个人）、名称和许可证。选择您希望它是私有还是公开。创建数据集。

  • 转到“文件”选项卡（如下图所示），然后单击“添加文件”和“上传文件”。

  • 最后，拖放或上传数据集，并提交更改。

现在数据集已免费托管在 Hub 上。您（或任何您希望共享嵌入的人）都可以快速加载它们。让我们看看如何操作。

3. 获取与查询最相似的常见问题

假设一位 Medicare 客户询问：“Medicare 如何帮助我？”。我们将**找到**我们的哪些常见问题最能回答用户的查询。我们将创建一个查询的嵌入，它可以代表其语义含义。然后，我们将其与 FAQ 数据集中的每个嵌入进行比较，以确定在向量空间中哪个嵌入最接近查询。

使用 `pip install datasets` 安装 🤗 Datasets 库。然后，从 Hub 加载嵌入式数据集并将其转换为 PyTorch `FloatTensor`。请注意，这不是操作 `Dataset` 的唯一方法；例如，您可以使用 NumPy、Tensorflow 或 SciPy（请参阅文档）。如果您想使用真实数据集进行练习，`ITESM/embedded_faqs_medicare` 存储库包含嵌入式 FAQ，或者您可以使用本博客的配套笔记本。

import torch
from datasets import load_dataset

faqs_embeddings = load_dataset('namespace/repo_name')
dataset_embeddings = torch.from_numpy(faqs_embeddings["train"].to_pandas().to_numpy()).to(torch.float)

我们使用之前定义的查询函数来嵌入客户的问题，并将其转换为 PyTorch `FloatTensor` 以便高效操作。请注意，加载嵌入数据集后，我们可以使用 `Dataset` 的 `add_faiss_index` 和 `search` 方法，使用 faiss 库来识别最接近嵌入查询的常见问题。这里有一个不错的替代教程。

question = ["How can Medicare help me?"]
output = query(question)

query_embeddings = torch.FloatTensor(output)

您可以使用 Sentence Transformers 库中的 `util.semantic_search` 函数来识别哪些常见问题（FAQs）与用户的查询最接近（最相似）。此函数默认使用余弦相似度作为确定嵌入接近度的函数。但是，您也可以使用其他函数来测量向量空间中两点之间的距离，例如点积。

使用 `pip install -U sentence-transformers` 安装 `sentence-transformers`，并搜索与查询最相似的五个常见问题。

from sentence_transformers.util import semantic_search

hits = semantic_search(query_embeddings, dataset_embeddings, top_k=5)

`util.semantic_search` 识别 13 个常见问题中每个问题与客户查询的接近程度，并返回一个包含最靠前的 `top_k` 个常见问题的字典列表。`hits` 看起来像这样

[{'corpus_id': 8, 'score': 0.75653076171875},
 {'corpus_id': 7, 'score': 0.7418993711471558},
 {'corpus_id': 3, 'score': 0.7252674102783203},
 {'corpus_id': 9, 'score': 0.6735571622848511},
 {'corpus_id': 10, 'score': 0.6505177617073059}]

`corpus_id` 中的值允许我们索引在第一部分中定义的 `texts` 列表，并获得五个最相似的常见问题

print([texts[hits[0][i]['corpus_id']] for i in range(len(hits[0]))])

以下是与客户查询最接近的 5 个常见问题：

['How can I get help with my Medicare Part A and Part B premiums?',
 'What is Medicare and who can get it?',
 'How do I sign up for Medicare?',
 'What are the different parts of Medicare?',
 'Will my Medicare premiums be higher because of my higher income?']

此列表代表与客户查询最接近的 5 个常见问题。很棒！我们在这里主要使用了 PyTorch 和 Sentence Transformers 作为数值工具。但是，我们也可以使用 NumPy 和 SciPy 等工具自行定义余弦相似度和排名函数。

更多学习资源

如果您想了解更多关于 Sentence Transformers 库的信息

感谢阅读！

更多博客文章

使用 Sentence Transformers v5 训练和微调稀疏嵌入模型

作者：  tomaarsen 2025 年 7 月 1 日 • 106

使用 Sentence Transformers v4 训练和微调 Reranker 模型

作者：  tomaarsen 2025 年 3 月 26 日 • 155

社区

SAAHMATHWORKS
•
6 月 19 日编辑

您好，
下面是我尝试运行帖子中的代码时遇到的错误消息，
{'error': "SentenceSimilarityPipeline.call() 缺少 1 个必需的位置参数：'sentences'"}

我的代码
model_id = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
api_url = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{model_id}"

hf_token = os.environ['access_token']
headers = {"Authorization": f"Bearer {hf_token}"}

def query(texts)
response = requests.post(api_url, headers=headers, json={"inputs": texts, "options":{"wait_for_model":True}})
return response.json()

texts = ["我如何获得补发的医疗保险卡？",
"医疗保险 B 部分的每月保费是多少？",
"我如何终止我的医疗保险 B 部分（医疗保险）？"]

output = query(texts)
print(output)

SAAHMATHWORKS

我在 claude.ai 的帮助下调整了我的查询函数，如下所示，我可以看到免费层的输出

def query(sentence_pairs)
response = requests.post(
api_url,
headers=headers,
json={"inputs": {"source_sentence": sentence_pairs[0], "sentences": sentence_pairs[1:]}}
)
return response.json()

gscode

请注意，我认为 all-MiniLM-L6-v2 转换器的 API URL 现已更改，这意味着 Google Colab Notebook 无法按原样运行。新的 URL 在此 Hugging Face 论坛帖子中提供，更新到新的 URL 似乎可以解决问题：https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2/discussions/116

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