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本文将介绍如何使用嵌入和最近邻搜索来进行推荐，以找到与给定文章最相似的其他文章。本文将引入如何使用嵌入计算文章之间的距离，并使用最近邻搜索寻找与给定文章最相似的其他文章。

本文介绍如何使用OpenAI的文本嵌入来进行语义文本搜索。通过查询嵌入与文档嵌入进行比较，可以高效的在数据集中搜索相关文本。如何使用余弦相似度计算来搜索文本，并展示了搜索结果。提高搜索效率并降低成本。

本文介绍了使用 OpenAI 的 GPT-3 模型回答用户问题的方法，包括如何预处理上下文信息、创建嵌入向量、使用文档嵌入和检索。本文还提供了使用文本搜索和语义建议的技巧，以及自定义嵌入的方法。

OpenAI API 嵌入终结点可用于衡量文本片段之间的相关性或相似性，例如语义搜索、问答、建议和自定义嵌入等操作。余弦相似性分数可以用作排名搜索结果中众多特征中的一个。

本文介绍了OpenAI的get_embedding函数，可用于获取输入文本的嵌入向量。通过Python代码示例展示了如何使用该函数，获取指定文本的嵌入向量，进而用于语义搜索、推荐、聚类分析等应用场景。

本文介绍了如何使用GPT-3语言模型在各种写作任务中协助您，例如博客文章、电子邮件、广告文案等。使用简单的提示，GPT-3可以生成满足特定需求的文本。

本文介绍了 OpenAI 的编辑端点如何用于编辑代码，通过 Python 函数的示例展示了如何添加文档字符串、添加测试、转换为其他语言等等操作，让代码更加完善、高效。

本文介绍了GPT-3对代码的理解能力应用于多种场景的示例，以及通过SQL查询代码解释示例展示了GPT-3的应用能力。文章还介绍了使用GPT-3进行代码内外文档生成、交互式代码探索工具教学。

本文介绍了使用GPT-3编写代码的示例，包括编写SQL查询等。GPT-3能够自动推断变量名称，提高代码编写的效率和准确性。适用于需要大量代码编写的开发场景，让开发者事半功倍。