以下是一個利用大模型和聚類算法找出 Excel 文件中重復或相似度高的數據，并使用 FastAPI 進行封裝的詳細方案：

方案流程

1. 數據讀取：從 Excel 文件中讀取數據。
2. 文本向量化：使用大模型將文本數據轉換為向量表示。
3. 聚類分析：運用聚類算法對向量進行分組，將相似度高的數據歸為一組。
4. 結果返回：將聚類結果返回，供人工篩選。
5. API 封裝：使用 FastAPI 封裝上述功能，方便調用。

開發平臺

• 編程語言：Python
• 主要庫：pandas 用于數據處理，transformers 用于大模型調用，scikit-learn 用于聚類分析，fastapi 用于構建 API，uvicorn 用于運行服務器。

具體開發情況

下面是實現該功能的代碼：

import pandas as pd
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
from sklearn.cluster import DBSCAN
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import uvicorn# 初始化 FastAPI 應用
app = FastAPI()# 加載預訓練的模型和分詞器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese')def get_embeddings(texts):"""將文本轉換為向量表示"""inputs = tokenizer(texts, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).numpy()return embeddingsdef cluster_data(embeddings):"""使用 DBSCAN 進行聚類分析"""clustering = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=2).fit