الانتقال إلى المحتوى الرئيسي
تحتوي مجموعة بيانات dbpedia على مليون مقالة من Wikipedia، مع تضميناتها المتجهية المُولَّدة باستخدام نموذج text-embedding-3-large من OpenAI. تُعد مجموعة البيانات هذه نقطة انطلاق ممتازة لفهم التضمينات المتجهية، والبحث عن تشابه المتجهات، والذكاء الاصطناعي التوليدي. ونستخدمها لعرض البحث التقريبي عن أقرب الجيران في ClickHouse، إلى جانب تطبيق أسئلة وأجوبة بسيط لكنه فعّال.

​
تفاصيل مجموعة البيانات

تتضمن مجموعة البيانات 26 ملفًا بتنسيق Parquet موجودة على huggingface.co. وتحمل هذه الملفات الأسماء 0.parquet و1.parquet و… و25.parquet. للاطلاع على بعض الصفوف النموذجية من مجموعة البيانات، يُرجى زيارة صفحة Hugging Face هذه.

​
إنشاء جدول

أنشئ الجدول dbpedia لتخزين معرّف المقالة والعنوان والنص ومتجه التضمين: 
CREATE TABLE dbpedia
(
  id      String,
  title   String,
  text    String,
  vector  Array(Float32) CODEC(NONE)
) ENGINE = MergeTree ORDER BY (id);

​
تحميل الجدول

لتحميل مجموعة البيانات من جميع ملفات Parquet، شغِّل أمر الشل التالي: 
for i in $(seq 0 25); do
  echo "Processing file ${i}..."
  clickhouse client -q "INSERT INTO dbpedia SELECT _id, title, text, \"text-embedding-3-large-1536-embedding\" FROM url('https://huggingface.co/api/datasets/Qdrant/dbpedia-entities-openai3-text-embedding-3-large-1536-1M/parquet/default/train/${i}.parquet') SETTINGS max_http_get_redirects=5,enable_url_encoding=0;"
  echo "File ${i} complete."
done
بدلًا من ذلك، يمكن تنفيذ عبارات SQL كلٌّ على حدة، كما هو موضح أدناه، لتحميل كل واحد من ملفات Parquet الخمسة والعشرين: 
INSERT INTO dbpedia SELECT _id, title, text, "text-embedding-3-large-1536-embedding" FROM url('https://huggingface.co/api/datasets/Qdrant/dbpedia-entities-openai3-text-embedding-3-large-1536-1M/parquet/default/train/0.parquet') SETTINGS max_http_get_redirects=5,enable_url_encoding=0;
INSERT INTO dbpedia SELECT _id, title, text, "text-embedding-3-large-1536-embedding" FROM url('https://huggingface.co/api/datasets/Qdrant/dbpedia-entities-openai3-text-embedding-3-large-1536-1M/parquet/default/train/1.parquet') SETTINGS max_http_get_redirects=5,enable_url_encoding=0;
...
INSERT INTO dbpedia SELECT _id, title, text, "text-embedding-3-large-1536-embedding" FROM url('https://huggingface.co/api/datasets/Qdrant/dbpedia-entities-openai3-text-embedding-3-large-1536-1M/parquet/default/train/25.parquet') SETTINGS max_http_get_redirects=5,enable_url_encoding=0;
تأكد من ظهور مليون صف في جدول dbpedia: 
SELECT count(*)
FROM dbpedia

   ┌─count()─┐
1. │ 1000000 │
   └─────────┘
قراءة موصى بها: “التضمينات المتجهية ” دليل OpenAPI يتضمن البحث الدلالي (ويُشار إليه أيضًا باسم البحث بالتشابه) باستخدام التضمينات المتجهية الخطوات التالية:
  • تلقّي عبارة بحث من مستخدم بلغة طبيعية، مثل “أخبرني عن بعض رحلات القطارات ذات المناظر الخلابة” أو “روايات تشويق تدور أحداثها في أوروبا” وما إلى ذلك
  • إنشاء متجه تضمين لعبارة البحث باستخدام نموذج LLM
  • العثور على أقرب الجيران لمتجه تضمين البحث في مجموعة البيانات
تمثل أقرب الجيران مستندات أو صورًا أو محتوى يشكّل نتائج ذات صلة بعبارة بحث المستخدم. وتُعد النتائج المسترجعة المدخل الأساسي في التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. يتضمن بحث KNN ‏(k - أقرب الجيران) أو البحث بطريقة brute-force حساب المسافة بين كل متجه في مجموعة البيانات ومتجه التضمين المستخدم في البحث، ثم ترتيب هذه المسافات للحصول على أقرب الجيران. ومع مجموعة البيانات dbpedia، فإن من أسرع الطرق لملاحظة البحث الدلالي بصريًا استخدام متجهات التضمين من مجموعة البيانات نفسها كمتجهات للبحث. على سبيل المثال:
Query
SELECT id, title
FROM dbpedia
ORDER BY cosineDistance(vector, ( SELECT vector FROM dbpedia WHERE id = '<dbpedia:The_Remains_of_the_Day>') ) ASC
LIMIT 20
Response
    ┌─id────────────────────────────────────────┬─title───────────────────────────┐
 1. │ <dbpedia:The_Remains_of_the_Day>          │ The Remains of the Day          │
 2. │ <dbpedia:The_Remains_of_the_Day_(film)>   │ The Remains of the Day (film)   │
 3. │ <dbpedia:Never_Let_Me_Go_(novel)>         │ Never Let Me Go (novel)         │
 4. │ <dbpedia:Last_Orders>                     │ Last Orders                     │
 5. │ <dbpedia:The_Unconsoled>                  │ The Unconsoled                  │
 6. │ <dbpedia:The_Hours_(novel)>               │ The Hours (novel)               │
 7. │ <dbpedia:An_Artist_of_the_Floating_World> │ An Artist of the Floating World │
 8. │ <dbpedia:Heat_and_Dust>                   │ Heat and Dust                   │
 9. │ <dbpedia:A_Pale_View_of_Hills>            │ A Pale View of Hills            │
10. │ <dbpedia:Howards_End_(film)>              │ Howards End (film)              │
11. │ <dbpedia:When_We_Were_Orphans>            │ When We Were Orphans            │
12. │ <dbpedia:A_Passage_to_India_(film)>       │ A Passage to India (film)       │
13. │ <dbpedia:Memoirs_of_a_Survivor>           │ Memoirs of a Survivor           │
14. │ <dbpedia:The_Child_in_Time>               │ The Child in Time               │
15. │ <dbpedia:The_Sea,_the_Sea>                │ The Sea, the Sea                │
16. │ <dbpedia:The_Master_(novel)>              │ The Master (novel)              │
17. │ <dbpedia:The_Memorial>                    │ The Memorial                    │
18. │ <dbpedia:The_Hours_(film)>                │ The Hours (film)                │
19. │ <dbpedia:Human_Remains_(film)>            │ Human Remains (film)            │
20. │ <dbpedia:Kazuo_Ishiguro>                  │ Kazuo Ishiguro                  │
    └───────────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
20 rows in set. Elapsed: 0.261 sec. Processed 1.00 million rows, 6.22 GB (3.84 million rows/s., 23.81 GB/s.)
دوّن زمن استجابة الاستعلام حتى نتمكن من مقارنته بزمن استجابة استعلام ANN (باستخدام فهرس المتجهات). وسجّل أيضًا زمن استجابة الاستعلام مع ذاكرة التخزين المؤقت الباردة لملفات نظام التشغيل ومع max_threads=1 لتحديد الاستخدام الفعلي لقدرة المعالجة واستهلاك عرض نطاق التخزين (واستقرئه على مجموعة بيانات إنتاجية تضم ملايين المتجهات!)

​
إنشاء فهرس لتشابه المتجهات

نفّذ عبارة SQL التالية لتعريف فهرس لتشابه المتجهات وإنشائه على العمود vector: 
ALTER TABLE dbpedia ADD INDEX vector_index vector TYPE vector_similarity('hnsw', 'cosineDistance', 1536, 'bf16', 64, 512);

ALTER TABLE dbpedia MATERIALIZE INDEX vector_index SETTINGS mutations_sync = 2;
ترد المعلمات واعتبارات الأداء الخاصة بإنشاء الفهرس والبحث في الوثائق. قد يستغرق إنشاء الفهرس وحفظه بضع دقائق، بحسب عدد أنوية CPU المتاحة وعرض النطاق الترددي للتخزين. يشير أقرب الجيران التقريبيون أو ANN إلى مجموعة من التقنيات (مثل هياكل البيانات المتخصصة كالرُّسوم البيانية والغابات العشوائية) التي تحسب النتائج بسرعة أكبر بكثير من البحث المتجهي الدقيق. وتكون دقة النتائج عادةً “جيدة بما يكفي” للاستخدام العملي. كما توفّر العديد من التقنيات التقريبية معلمات لضبط الموازنة بين دقة النتائج ووقت البحث. بمجرد إنشاء فهرس لتشابه المتجهات، ستستخدم استعلامات البحث المتجهي هذا الفهرس تلقائيًا:
Query
SELECT
    id,
    title
FROM dbpedia
ORDER BY cosineDistance(vector, (
        SELECT vector
        FROM dbpedia
        WHERE id = '<dbpedia:Glacier_Express>'
    )) ASC
LIMIT 20
Response
    ┌─id──────────────────────────────────────────────┬─title─────────────────────────────────┐
 1. │ <dbpedia:Glacier_Express>                       │ Glacier Express                       │
 2. │ <dbpedia:BVZ_Zermatt-Bahn>                      │ BVZ Zermatt-Bahn                      │
 3. │ <dbpedia:Gornergrat_railway>                    │ Gornergrat railway                    │
 4. │ <dbpedia:RegioExpress>                          │ RegioExpress                          │
 5. │ <dbpedia:Matterhorn_Gotthard_Bahn>              │ Matterhorn Gotthard Bahn              │
 6. │ <dbpedia:Rhaetian_Railway>                      │ Rhaetian Railway                      │
 7. │ <dbpedia:Gotthard_railway>                      │ Gotthard railway                      │
 8. │ <dbpedia:Furka–Oberalp_railway>                 │ Furka–Oberalp railway                 │
 9. │ <dbpedia:Jungfrau_railway>                      │ Jungfrau railway                      │
10. │ <dbpedia:Monte_Generoso_railway>                │ Monte Generoso railway                │
11. │ <dbpedia:Montreux–Oberland_Bernois_railway>     │ Montreux–Oberland Bernois railway     │
12. │ <dbpedia:Brienz–Rothorn_railway>                │ Brienz–Rothorn railway                │
13. │ <dbpedia:Lauterbrunnen–Mürren_mountain_railway> │ Lauterbrunnen–Mürren mountain railway │
14. │ <dbpedia:Luzern–Stans–Engelberg_railway_line>   │ Luzern–Stans–Engelberg railway line   │
15. │ <dbpedia:Rigi_Railways>                         │ Rigi Railways                         │
16. │ <dbpedia:Saint-Gervais–Vallorcine_railway>      │ Saint-Gervais–Vallorcine railway      │
17. │ <dbpedia:Gatwick_Express>                       │ Gatwick Express                       │
18. │ <dbpedia:Brünig_railway_line>                   │ Brünig railway line                   │
19. │ <dbpedia:Regional-Express>                      │ Regional-Express                      │
20. │ <dbpedia:Schynige_Platte_railway>               │ Schynige Platte railway               │
    └─────────────────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────┘
20 rows in set. Elapsed: 0.025 sec. Processed 32.03 thousand rows, 2.10 MB (1.29 million rows/s., 84.80 MB/s.)

​
إنشاء متجهات التضمين لاستعلام البحث

تستخدم استعلامات البحث بالتشابه التي رأيناها حتى الآن أحد المتجهات الموجودة في الجدول dbpedia باعتباره متجه البحث. في التطبيقات العملية، يجب إنشاء متجه البحث لاستعلام يُدخله المستخدم، وقد يكون بلغة طبيعية. وينبغي إنشاء متجه البحث باستخدام نموذج LLM نفسه المستخدَم لإنشاء متجهات التضمين لمجموعة البيانات. يَرِد أدناه مثال لبرنامج نصي بلغة بايثون يوضح كيفية استدعاء OpenAI API برمجيًا من أجل إنشاء متجهات التضمين باستخدام النموذج text-embedding-3-large. ثم يُمرَّر متجه التضمين الخاص بالبحث كوسيط إلى الدالة cosineDistance() في استعلام SELECT. يتطلب تشغيل البرنامج النصي تعيين مفتاح OpenAI API في متغير البيئة OPENAI_API_KEY. ويمكن الحصول على مفتاح OpenAI API بعد التسجيل على https://platform.openai.com. 
import sys
from openai import OpenAI
import clickhouse_connect

ch_client = clickhouse_connect.get_client(compress=False) # Pass ClickHouse credentials
openai_client = OpenAI() # Set OPENAI_API_KEY environment variable

def get_embedding(text, model):
  text = text.replace("\n", " ")
  return openai_client.embeddings.create(input = [text], model=model, dimensions=1536).data[0].embedding

while True:
    # Accept the search query from user
    print("Enter a search query :")
    input_query = sys.stdin.readline();

    # Call OpenAI API endpoint to get the embedding
    print("Generating the embedding for ", input_query);
    embedding = get_embedding(input_query,
                              model='text-embedding-3-large')

    # Execute vector search query in ClickHouse
    print("Querying clickhouse...")
    params = {'v1':embedding, 'v2':10}
    result = ch_client.query("SELECT id,title,text FROM dbpedia ORDER BY cosineDistance(vector, %(v1)s) LIMIT %(v2)s", parameters=params)

    for row in result.result_rows:
        print(row[0], row[1], row[2])
        print("---------------")

​
التطبيق التجريبي للأسئلة والأجوبة

أوضحت الأمثلة أعلاه البحث الدلالي واسترجاع المستندات باستخدام ClickHouse. ونستعرض فيما يلي تطبيقًا بسيطًا جدًا، لكنه واعد للغاية، للذكاء الاصطناعي التوليدي. ينفّذ التطبيق الخطوات التالية:
  1. يستقبل موضوعًا كمدخل من المستخدم
  2. يُنشئ متجه تضمين للـ موضوع عبر استدعاء OpenAI API باستخدام النموذج text-embedding-3-large
  3. يسترجع مقالات/مستندات Wikipedia عالية الصلة باستخدام البحث عن تشابه المتجهات على الجدول dbpedia
  4. يستقبل من المستخدم سؤالًا مفتوح الصياغة بلغة طبيعية يتعلق بالـ موضوع
  5. يستخدم OpenAI gpt-3.5-turbo Chat API للإجابة عن السؤال استنادًا إلى المعرفة الواردة في المستندات المسترجعة في الخطوة رقم 3. وتُمرَّر المستندات المسترجعة في الخطوة رقم 3 باعتبارها سياقًا إلى Chat API، وهي حلقة الوصل الأساسية في الذكاء الاصطناعي التوليدي.
يُعرض أولًا أدناه مثالان لمحادثات ناتجة عن تشغيل تطبيق الأسئلة والأجوبة، يليهما الكود الخاص بتطبيق الأسئلة والأجوبة. ويتطلب تشغيل التطبيق ضبط مفتاح OpenAI API في متغير البيئة OPENAI_API_KEY. ويمكن الحصول على مفتاح OpenAI API بعد التسجيل على https://platform.openai.com. 
$ python3 QandA.py

Enter a topic : FIFA world cup 1990
Generating the embedding for 'FIFA world cup 1990' and collecting 100 articles related to it from ClickHouse...

Enter your question : Who won the golden boot
Salvatore Schillaci of Italy won the Golden Boot at the 1990 FIFA World Cup.

Enter a topic : Cricket world cup
Generating the embedding for 'Cricket world cup' and collecting 100 articles related to it from ClickHouse...

Enter your question : Which country has hosted the world cup most times
England and Wales have hosted the Cricket World Cup the most times, with the tournament being held in these countries five times - in 1975, 1979, 1983, 1999, and 2019.

$
الكود: 
import sys
import time
from openai import OpenAI
import clickhouse_connect

ch_client = clickhouse_connect.get_client(compress=False) # Pass ClickHouse credentials here
openai_client = OpenAI() # Set the OPENAI_API_KEY environment variable

def get_embedding(text, model):
  text = text.replace("\n", " ")
  return openai_client.embeddings.create(input = [text], model=model, dimensions=1536).data[0].embedding

while True:
    # Take the topic of interest from user
    print("Enter a topic : ", end="", flush=True)
    input_query = sys.stdin.readline()
    input_query = input_query.rstrip()

    # Generate an embedding vector for the search topic and query ClickHouse
    print("Generating the embedding for '" + input_query + "' and collecting 100 articles related to it from ClickHouse...");
    embedding = get_embedding(input_query,
                              model='text-embedding-3-large')

    params = {'v1':embedding, 'v2':100}
    result = ch_client.query("SELECT id,title,text FROM dbpedia ORDER BY cosineDistance(vector, %(v1)s) LIMIT %(v2)s", parameters=params)

    # Collect all the matching articles/documents
    results = ""
    for row in result.result_rows:
        results = results + row[2]

    print("\nEnter your question : ", end="", flush=True)
    question = sys.stdin.readline();

    # Prompt for the OpenAI Chat API
    query = f"""Use the below content to answer the subsequent question. If the answer cannot be found, write "I don't know."

Content:
\"\"\"
{results}
\"\"\"

Question: {question}"""

    GPT_MODEL = "gpt-3.5-turbo"
    response = openai_client.chat.completions.create(
        messages=[
        {'role': 'system', 'content': "You answer questions about {input_query}."},
        {'role': 'user', 'content': query},
       ],
       model=GPT_MODEL,
       temperature=0,
    )

    # Print the answer to the question!
    print(response.choices[0].message.content)
    print("\n")
آخر تعديل في ٢٩ يونيو ٢٠٢٦