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介绍

自从发布搜索端点以来，我们开发了新方法来为此任务取得更好的结果。因此，我们将从我们的文档中删除搜索端点，并在 2022 年 12 月 3 日取消所有组织对此端点的访问权限。6 月 3 日之后创建的新帐户将无法访问此端点。

我们强烈鼓励开发人员改用更新的技术，以产生更好的结果，如下所述。

当前文档

https://beta.openai.com/docs/guides/search

https://beta.openai.com/docs/api-reference/searches

选项

此处也概述了此选项。

选项 1：过渡到基于嵌入的搜索（推荐）

我们相信，通过将底层搜索系统移动到使用基于向量的嵌入搜索，大多数用例将得到更好的服务。主要原因是我们当前的系统使用二元组过滤器来缩小候选范围，而我们的嵌入系统具有更多的上下文感知。此外，一般来说，从长远来看，使用嵌入的成本会大大降低。如果您对此不熟悉，可以访问我们的嵌入指南了解更多信息。

如果您有更大的数据集（>10,000 个文档），请考虑使用 Pinecone 或 Weaviate 等矢量搜索引擎来支持该搜索。

选项 2：重新实现现有功能

如果您使用文档参数

当前的 openai.Search.create 和 openai.Engine.search 代码可以用这个片段替换（注意这只适用于非 Codex 引擎，因为它们使用不同的分词器。）

我们计划将此代码段移动到 openai.Search.create_legacy 下的 openai-python 存储库中。

如果您使用的是文件参数

作为快速回顾，以下是当前带有文件的搜索端点的高级步骤：

第一步：上传一个jsonl文件

在幕后，我们将用于文件搜索的新文件上传到弹性搜索。然后将 jsonl 的每一行作为文档提交。

每行都需要有一个“文本”字段和一个可选的“元数据”字段。

这些是我们索引的弹性搜索设置和映射：

弹性搜索映射：

{
    \"properties\": {
        \"document\": {\"type\": \"text\", \"analyzer\": \"standard_bigram_analyzer\"}, -> the “text” field
        \"metadata\": {\"type\": \"object\", \"enabled\": False}, -> the “metadata” field
    }
}

弹性搜索分析器：

{
    \"analysis\": {
        \"analyzer\": {
            \"standard_bigram_analyzer\": {
                \"type\": \"custom\",
                \"tokenizer\": \"standard\",
                \"filter\": [\"lowercase\", \"english_stop\", \"shingle\"],
            }
        },
        \"filter\": {\"english_stop\": {\"type\": \"stop\", \"stopwords\": \"_english_\"}},
    }
}

之后，我们执行了标准的 Elastic search 搜索调用，并使用 `max_rerank` 来确定要从 Elastic search 返回的文档数。

第 2 步：搜索

从步骤 1 中获得候选文档后，您只需进行标准的 openai.Search.create 或 openai.Engine.search 调用即可对候选文档进行重新排序。见文件

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