通过大语言模型来进行情感分析，最简单的方式就是利用它提供的 Embedding 这个 API。这个 API 可以把任何你指定的一段文本，变成一个大语言模型下的向量，也就是用一组固定长度的参数来代表任何一段文本。”

利用一些向量数据库，或者能够快速搜索相似性的软件包就好了。比如，我比较推荐你使用 Facebook 开源的 Faiss 这个 Python 包，它的全称就是 Facebook AI Similarity Search，也就是快速进行高维向量的相似性搜索”

对于这样的大数据集，不要存储成 CSV 格式。特别是我们获取到的 Embedding 数据，是很多浮点数，存储成 CSV 格式会把本来只需要 4 个字节的浮点数，都用字符串的形式存储下来，会浪费好几倍的空间，写入的速度也很慢。我在这里采用了 parquet 这个序列化的格式，整个存储的过程只需要 1 分钟。”

而在 VS Code 里使用 Copilot 的体验也非常棒，往往只是输入了注释或者代码的开头，它就能把后面的代码直接帮你写了。”