你好，我是徐文浩。

上一讲里，我们用上了最新的ChatGPT的API，注册好了HuggingFace的账号，也把我们的聊天机器人部署了出去。希望通过这个过程，你对实际的应用开发过程已经有了充足的体验。那么这一讲里，我们会回到OpenAI的各个接口能够提供的能力。我们分别看看怎么通过Embedding进行文本聚类，怎么利用提示语（Prompt）做文本的总结。

基于Embedding向量进行文本聚类

我先给不太了解技术的同学简单科普一下什么叫做文本聚类，文本聚类就是把很多没有标注过的文本，根据它们之间的相似度，自动地分成几类。基于GPT系列的模型进行文本聚类很简单，因为我们可以通过Embedding把文本变成一段向量。而对于向量我们自然可以用一些简单的聚类算法，比如我们采用最简单的K-Means算法就可以了。

这一次，我们选用的数据集，是很多老的机器学习教程里常用的20 newsgroups数据集，也就是一个带了标注分好类的英文新闻组的数据集。这个数据集，其实不是最自然的自然语言，里面的数据是经过了预处理的，比如去除了标点符号、停用词等等。我们正好可以拿来看看，面对这样其实不太“自然语言”的数据，OpenAI的GPT系列模型处理的效果怎么样。

首先，我们先通过scikit-learn这个Python库来拿到数据，数据集就内置在这个库里面。scikit-learn也是非常常用的一个机器学习库，我们直接把数据下载下来，存储成CSV文件。对应的代码在下面可以看到。

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
import pandas as pd

def twenty_newsgroup_to_csv():
    newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train', remove=('headers', 'footers', 'quotes'))

    df = pd.DataFrame([newsgroups_train.data, newsgroups_train.target.tolist()]).T
    df.columns = ['text', 'target']

    targets = pd.DataFrame( newsgroups_train.target_names, columns=['title'])

    out = pd.merge(df, targets, left_on='target', right_index=True)
    out.to_csv('20_newsgroup.csv', index=False)
    
twenty_newsgroup_to_csv()

接着，我们要对数据做预处理，我们需要过滤掉数据里面有些文本是空的情况。以及和我们前面进行文本分类一样，把Token数量太多的给过滤掉。

from openai.embeddings_utils import get_embeddings
import openai, os, tiktoken, backoff

openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
embedding_model = "text-embedding-ada-002"
embedding_encoding = "cl100k_base"  # this the encoding for text-embedding-ada-002
batch_size = 2000
max_tokens = 8000  # the maximum for text-embedding-ada-002 is 8191

df = pd.read_csv('20_newsgroup.csv')
print("Number of rows before null filtering:", len(df))
df = df[df['text'].isnull() == False]
encoding = tiktoken.get_encoding(embedding_encoding)

df["n_tokens"] = df.text.apply(lambda x: len(encoding.encode(x)))
print("Number of rows before token number filtering:", len(df))
df = df[df.n_tokens <= max_tokens]
print("Number of rows data used:", len(df))

输出结果：

Number of rows before null filtering: 11314
Number of rows before token number filtering: 11096
Number of rows data used: 11044

然后，我们仍然是通过Embedding的接口，拿到文本的Embedding向量，然后把整个数据存储成parquet文件。

@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.error.RateLimitError)
def get_embeddings_with_backoff(prompts, engine):
    embeddings = []
    for i in range(0, len(prompts), batch_size):
        batch = prompts[i:i+batch_size]
        embeddings += get_embeddings(list_of_text=batch, engine=engine)
    return embeddings

prompts = df.text.tolist()
prompt_batches = [prompts[i:i+batch_size] for i in range(0, len(prompts), batch_size)]

embeddings = []
for batch in prompt_batches:
    batch_embeddings = get_embeddings_with_backoff(prompts=batch, engine=embedding_model)
    embeddings += batch_embeddings

df["embedding"] = embeddings
df.to_parquet("data/20_newsgroup_with_embedding.parquet", index=False)

这一部分代码基本和前面我们做文本分类一样，我就不再做详细讲解了。不理解代码为什么要这么写的同学，可以去看前面的第 05 讲。

通常，在使用Jupyter Notebook或者Python去做机器学习类的任务的时候，我们往往会把一些中间步骤的数据结果给存下来。这样，我们可以避免在后面步骤写了Bug或者参数设错的时候从头开始。在这里，我们就把原始数据，以及Embedding处理完的数据都存了一份。这样，如果后面的聚类程序要做修改，我们不需要再花钱让OpenAI给我们算一次Embedding了。

接着，我们就可以用K-Means算法来进行聚类了。因为原本的数据来自20个不同的新闻组，那么我们也不妨就聚合成20个类，正好我们看看自动聚类出来的分类会不会就和原始分类差不多。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

embedding_df = pd.read_parquet("data/20_newsgroup_with_embedding.parquet")

matrix = np.vstack(embedding_df.embedding.values)
num_of_clusters = 20

kmeans = KMeans(n_clusters=num_of_clusters, init="k-means++", n_init=10, random_state=42)
kmeans.fit(matrix)
labels = kmeans.labels_
embedding_df["cluster"] = labels

聚类的代码非常简单，我们通过NumPy的stack函数，把所有的Embedding放到一个矩阵里面，设置一下要聚合出来的类的数量，然后运行一下K-Means算法的fit函数，就好了。不过，聚类完，我们怎么去看它聚类的结果是不是合适呢？每个聚合出来的类代表什么呢？

在这里，我们的数据之前就有分组。那么我们就可以用一个取巧的思路。我们统计一下聚类之后的每个类有多少条各个newsgroups分组的数据。然后看看这些数据里面，排名第一的分组是什么。如果我们聚类聚合出来的类，都是从某一个newsgroup分组出来的文章，那么说明这个聚合出来的类其实就和那个分组的内容差不多。使用这个思路的代码，我也放在下面了，我们一起来看一看。

# 统计每个cluster的数量
new_df = embedding_df.groupby('cluster')['cluster'].count().reset_index(name='count')

# 统计这个cluster里最多的分类的数量
title_count = embedding_df.groupby(['cluster', 'title']).size().reset_index(name='title_count')
first_titles = title_count.groupby('cluster').apply(lambda x: x.nlargest(1, columns=['title_count']))
first_titles = first_titles.reset_index(drop=True)
new_df = pd.merge(new_df, first_titles[['cluster', 'title', 'title_count']], on='cluster', how='left')
new_df = new_df.rename(columns={'title': 'rank1', 'title_count': 'rank1_count'})

# 统计这个cluster里第二多的分类的数量
second_titles = title_count[~title_count['title'].isin(first_titles['title'])]
second_titles = second_titles.groupby('cluster').apply(lambda x: x.nlargest(1, columns=['title_count']))
second_titles = second_titles.reset_index(drop=True)
new_df = pd.merge(new_df, second_titles[['cluster', 'title', 'title_count']], on='cluster', how='left')
new_df = new_df.rename(columns={'title': 'rank2', 'title_count': 'rank2_count'})
new_df['first_percentage'] = (new_df['rank1_count'] / new_df['count']).map(lambda x: '{:.2%}'.format(x))
# 将缺失值替换为 0
new_df.fillna(0, inplace=True)
# 输出结果
display(new_df)

这个代码也不难写，我们可以分成几步来做。

1. 我们通过groupby可以把之前的DataFrame按照cluster进行聚合，统计每个cluster里面数据的条数。
2. 而要统计某一个cluster里面排名第一的分组名称和数量的时候，我们可以通过groupby，把数据按照 cluster + title 的方式聚合。
3. 再通过 cluster 聚合后，使用 x.nlargest 函数拿到里面数量排名第一的分组的名字和数量。
4. 为了方便分析，我还把数据里排名第一的去掉之后，又统计了一下排名第二的分组，放在一起看一下。

输出结果：

从这个统计数据的结果来看，大部分聚类的结果，能够对应到某一个原本新闻组的分类。比如，cluster 0就有93.98%来自 comp.windows.x 这个分类。在20个聚合出来的类里面，有10个类80%来自原本newsgroup的某一个分类。剩下的分类中，比如cluster 2，前两个分组加在一起占了75%，这两个分组的名称分别是 pc.hardware 和 mac.hardware 其实都是聊电脑硬件的，不过是newsgroups里按照硬件不同做了区分而已。我们只有3个类，对应的分组比较分散，分别是cluster 6、9和19。

从这个结果来看，我们直接使用文本的Embedding来进行聚类，效果还算不错。

使用提示语对文本进行总结

不过啊，在真实的应用场景里，我们拿来进行文本聚类的数据，多半并没有什么分组信息。过去，我们要去给聚合出来的类取一个名字，往往只能选择看看各个类里面的文本是什么内容。靠我们的“人脑”给“电脑”做出的选择起一个我们觉得合适的名字。比如，对应到这里的20个分类的数据，往往我们只能每个挑上几篇内容，人工读一遍，再取一个名字。而如果你英文不太好，那可就太痛苦了。

不过，既然有了OpenAI的Completion接口，我们完全可以让AI给我们聚合出来的类起一个名字。我们可以随机在每个聚合出来的类里面，挑上3～5条，然后请AI总结一下该取什么名字，然后再挑一两条文本让AI给我们翻译成中文，看看名字取的是不是合理。

items_per_cluster = 10
COMPLETIONS_MODEL = "text-davinci-003"

for i in range(num_of_clusters):
    cluster_name = new_df[new_df.cluster == i].iloc[0].rank1
    print(f"Cluster {i}, Rank 1: {cluster_name}, Theme:", end=" ")

    content = "\n".join(
        embedding_df[embedding_df.cluster == i].text.sample(items_per_cluster, random_state=42).values
    )
    response = openai.Completion.create(
        model=COMPLETIONS_MODEL,
        prompt=f'''我们想要给下面的内容，分组成有意义的类别，以便我们可以对其进行总结。请根据下面这些内容的共同点，总结一个50个字以内的新闻组的名称。比如 “PC硬件”\n\n内容:\n"""\n{content}\n"""新闻组名称：''',
        temperature=0,
        max_tokens=100,
        top_p=1,
    )
    print(response["choices"][0]["text"].replace("\n", ""))

我们可以用这样一段代码通过Completion接口来实现我们的需求。

1. 我们随机从聚类结果里的每一个类里面，都挑上10条记录，然后分行将这些记录拼在一起。
2. 然后，我们给AI这样一段提示语，告诉AI这些内容来自新闻组，请AI根据它们的共性给这些新闻组的内容取一个50个字以内的名字。
3. 输出的内容，我们用Cluster，Cluster里原先排名第一的分组英文，以及AI给出的新闻组名称，对应的输出结果在下面。

输出结果：

Cluster 0, Rank 1: comp.windows.x, Theme: Xlib编程
Cluster 1, Rank 1: sci.space, Theme: 太空技术与航空
Cluster 2, Rank 1: comp.sys.ibm.pc.hardware, Theme: PC硬件与系统
Cluster 3, Rank 1: rec.sport.hockey, Theme: 欧洲冰球vs北美冰球
Cluster 4, Rank 1: talk.politics.misc, Theme: 社会观点与自由
Cluster 5, Rank 1: rec.autos, Theme: 汽车硬件
Cluster 6, Rank 1: rec.motorcycles, Theme: 数学与文化冲击
Cluster 7, Rank 1: comp.os.ms-windows.misc, Theme: PC软件与硬件
Cluster 8, Rank 1: talk.politics.mideast, Theme: “穆斯林大屠杀”
Cluster 9, Rank 1: comp.os.ms-windows.misc, Theme: 科技产品"""
Cluster 10, Rank 1: talk.politics.guns, Theme: 枪支管制与安全
Cluster 11, Rank 1: comp.graphics, Theme: 计算机编程与硬件
Cluster 12, Rank 1: rec.motorcycles, Theme: 骑行安全与技巧
Cluster 13, Rank 1: soc.religion.christian, Theme: 宗教信仰与实践
Cluster 14, Rank 1: rec.sport.baseball, Theme: 棒球联盟
Cluster 15, Rank 1: misc.forsale, Theme: 购物优惠和出售
Cluster 16, Rank 1: sci.crypt, Theme: 关于加密政策的讨论
Cluster 17, Rank 1: sci.electronics, Theme: 电子设备技术
Cluster 18, Rank 1: sci.med, Theme: 药物和疾病
Cluster 19, Rank 1: sci.electronics, Theme: 电子邮件使用者研究

可以看到，机器给出的中文分类名称，大部分是合理的。我们还可以挑一些里面的文本内容，看看它们的中文翻译是不是和上面取的名字是一致的。翻译的代码和上面类似，少数的几个差别是：

1. 我们在每个分类的抽样数据里只找了1条，而不是总结时候选的10条。
2. 我们限制了这段文本的Token数量不超过100个，免得太占地方。
3. 输出的内容我们放大了字数到500字，确保翻译能提供足够的内容。

items_per_cluster = 1
COMPLETIONS_MODEL = "text-davinci-003"

for i in range(num_of_clusters):
    cluster_name = new_df[new_df.cluster == i].iloc[0].rank1
    print(f"Cluster {i}, Rank 1: {cluster_name}, 抽样翻译:", end=" ")

    content = "\n".join(
        embedding_df[(embedding_df.cluster == i) & (embedding_df.n_tokens > 100)].text.sample(items_per_cluster, random_state=42).values
    )
    response = openai.Completion.create(
        model=COMPLETIONS_MODEL,
        prompt=f'''请把下面的内容翻译成中文\n\n内容:\n"""\n{content}\n"""翻译：''',
        temperature=0,
        max_tokens=2000,
        top_p=1,
    )
    print(response["choices"][0]["text"].replace("\n", ""))

输出结果：

Cluster 0, Rank 1: comp.windows.x, 抽样翻译: 没有实际执行它？不知怎么回事，我的一个xterminal用户使得只要点击鼠标右键，就会自动杀死所有客户端-哦，我的：-(谢谢，Fish
Cluster 1, Rank 1: sci.space, 抽样翻译: 韦恩·马森和他的团伙在阿拉巴马州发生了什么？我还听说有一个未经证实的谣言，即航空大使们已经消失了。有其他人可以证实吗？
Cluster 2, Rank 1: comp.sys.ibm.pc.hardware, 抽样翻译: 我怀疑这不是一个特定于Quadra的问题。去年我不得不放弃我“古老”的Bernoulli 20（每个磁带的价格大约是90美元，使整个事情的价值超过我的整个电脑;）。Ocean Microsystems的技术支持人员建议可以使用一些第三方驱动程序来解决这个问题 - 在我的情况下，磁带无法格式化/挂载/分区用于A / UX。
Cluster 3, Rank 1: rec.sport.hockey, 抽样翻译: 我相信那是4-1。罗德·布林道·阿莫尔在第三节19.59时分攻入一球。
Cluster 4, Rank 1: talk.politics.misc, 抽样翻译: 为了确保每个人都清楚：“它从未有过”是指“保护”，而不是“未能保护”；即，在我的一生中，我从未见过美国政府始终保护美国公民的利益，除非是意外。
Cluster 5, Rank 1: rec.autos, 抽样翻译: 噢，来吧，傻瓜，你要做的就是在你的引擎罩上割一个洞，然后把一个管子放进去，这样你就可以把机油倒进去了。你觉得那些热门车上的大空气进气装置是干什么的？它们只是为了外观，没有人知道，它们提供了进入机油填充孔的途径。
Cluster 6, Rank 1: rec.motorcycles, 抽样翻译: 你真是个失败者
Cluster 7, Rank 1: comp.os.ms-windows.misc, 抽样翻译: 偶尔你需要为表现良好的东西说句好话。我的东西桥3401没有任何问题。它在DOS和OS/2上运行得很好。对于OS/2，你不需要加载任何特殊的驱动程序。安装会检测到它是一个东西桥驱动器，然后就完成了。顺便说一句，它也很快！
Cluster 8, Rank 1: talk.politics.mideast, 抽样翻译: Avi，    供你参考，伊斯兰教允许宗教自由——在宗教上没有强制。犹太教是否也允许宗教自由（即是否认可非犹太人）？只是好奇而已。
Cluster 9, Rank 1: comp.os.ms-windows.misc, 抽样翻译: 每个人都有自己的梦想，但只有勇敢追求梦想的人才能实现它。
Cluster 10, Rank 1: talk.politics.guns, 抽样翻译: 不一定，特别是如果强奸犯被认定为此。例如，如果你有意地把手指伸进一个装满了老鼠夹的地方，然后被夹住，这是谁的错？
Cluster 11, Rank 1: comp.graphics, 抽样翻译: 帮帮我！！我需要代码/包/任何东西来处理3D数据，并将其转换为带有隐藏线的线框表面。我正在使用DOS机器，代码可以是ANSI C或C ++，ANSI Fortran或Basic。我使用的数据形成一个矩形网格。请将您的回复发布到网络上，以便其他人受益。我的个人观点是，这是一个普遍的兴趣问题。谢谢！！！！！
Cluster 12, Rank 1: rec.motorcycles, 抽样翻译: 这是一段心理学，对于任何长期骑行者来说都是必不可少的。人们不会去想“如果我这么做会有其他人受到影响吗？”他们只会评估“如果我这么做会受到影响吗？”
Cluster 13, Rank 1: soc.religion.christian, 抽样翻译: 这是一个非常薄弱的论点，因为没有独立的支持文本（关于关键事件）。至于新约最古老的现存文本的日期......如果现在只有一个关于美国内战的现存文本，你会怎么想？现在考虑一个大部分文盲的人口，每一份手稿都是手工复制的......--Hal
Cluster 14, Rank 1: rec.sport.baseball, 抽样翻译: 这个赔率意味着你下注5美元赌反败者赢8美元，或者下注9美元赌胜者赢5美元。
Cluster 15, Rank 1: misc.forsale, 抽样翻译: 嗯，标题就是这样......我正在寻找便宜的二手TG-16游戏，它们支持2个或更多玩家（同时）....请给我发送所有带有价格的报价。
Cluster 16, Rank 1: sci.crypt, 抽样翻译: 哪里？老实说，我没有看到任何……我不同意，至少有其他标准已经存在。此外，即使他们限制NREN上的加密，谁在乎呢？大部分互联网都是商业的。NREN只适用于政府和大学研究（阅读提案-它是一条“数据高速公路”，与互联网无关）。
Cluster 17, Rank 1: sci.electronics, 抽样翻译: 动态RAM不是基于翻转锁存器；基本上每个位只有一个晶体管和电容来存储！静态RAM是基于翻转锁存器，更加昂贵，密度也更低。如果忽略电子和热膨胀，两者都没有任何“移动”的部件...Chris
Cluster 18, Rank 1: sci.med, 抽样翻译: 化学品已经消失，感谢所有的回应。
Cluster 19, Rank 1: sci.electronics, 抽样翻译: 尝试lyman.pppl.gov--/pub/8051

从输出的结果来看，我们选取的内容和AI总结的标题的确八九不离十。不知道这个过程，有没有重新让你回忆起Completion这个接口的强大之处。我们只要给出合适的指令，它就能按照我们的心意给出合理的结果。

利用文本摘要支持无限轮数的聊天

不知道你是否还记得上一讲里的思考题，如果不只是保留过去几轮对话，我们怎么在对话轮数越来越多的时候让AI记住尽量多的上下文？有一个办法，就是将过去几轮的上下文内容，先交给AI做一个100字的总结。然后，把这个总结也作为对话的Prompt信息，告诉AI这是聊天的背景，再重新开始新的一轮对话。

在这里我们不妨试一下。

1. 我们拿上一讲的一段聊天记录，让AI先总结一下，可以看到AI总结了User和Assistant之间聊了什么。

history = """User : 你是谁？
Assistant : 我是一个人工智能语言模型，可以回答各种问题，包括做菜的问题。

User : 请问鱼香肉丝怎么做？
Assistant : 鱼香肉丝的做法：

1. 猪里脊肉切丝，加入盐、淀粉、料酒搅拌均匀，腌制10分钟
2. 胡萝卜、青椒、木耳切丝备用
3. 热锅凉油，放入蒜末、姜末煸炒出香味，加入肉丝翻炒至变色
4. 加入胡萝卜、青椒、木耳翻炒，加入酱油、糖、醋、盐、味精、水淀粉搅拌均匀，倒入锅中翻炒均匀即可。

提示：鱼香肉丝的关键是调料的配比，酱油、糖、醋、盐、味精的比例要适合自己的口味。

User : 那蚝油牛肉呢？
Assistant : 蚝油牛肉的做法：

1. 将牛肉切成薄片，加入盐、淀粉、料酒腌制10分钟
2. 葱姜切末，蒜切片，青红椒切丝备用
3. 热锅凉油，放入葱姜末、蒜片煸炒出香味，加入牛肉翻炒至变色
4. 加入蚝油、酱油、糖、水淀粉调味，加入青红椒翻炒均匀即可。

提示：蚝油牛肉的关键是牛肉要切薄，翻炒时火候要快，保证牛肉口感鲜嫩。调味时，蚝油和酱油的比例也要适合自己的口味。
"""

def summarize(text, max_tokens=200):
    response = openai.Completion.create(
        model=COMPLETIONS_MODEL,
        prompt=text + "\n\n请总结一下上面User和Assistant聊了些什么：\n",
        max_tokens=max_tokens,
    )
    return response["choices"][0]["text"]

summarized = summarize(history)
print(summarized)

输出结果：

User和Assistant聊了鱼香肉丝和蚝油牛肉的制作方法。User问了Assistant两个关于如何做鱼香肉丝和蚝油牛肉的问题，Assistant给出了回答并介绍了每道菜的具体制作方法，同时也提示了调料的配比和牛肉制作时要注意的细节。

2. 然后，我们再新建一个Conversation，这次的提示语里，我们先加上了总结的内容，然后告诉AI把对话继续下去。

prompt = summarized + "\n\n请你根据已经聊了的内容，继续对话："
conversation = Conversation(prompt, 5)

question = "那宫保鸡丁呢？"
answer = conversation.ask(question)
print("User : %s" % question)
print("Assistant : %s\n" % answer)

注意，如果你是在Notebook里面执行的话，你需要把上一讲的Conversation类的代码复制过来先执行一下。这里，我们启动了一个新的对话对象，将之前的几轮对话的内容总结了一下，放在Prompt的最前面，然后让AI根据已经聊了的内容，继续往下聊。

3. 当我们直接问，“那宫保鸡丁呢？”，AI会正确回答出宫保鸡丁的做法。
   输出结果：

User : 那宫保鸡丁呢？
Assistant : 宫保鸡丁的制作方法也比较简单。首先，将鸡肉切成小丁状，用料酒、盐、生抽腌制一下。然后将青椒、红椒、葱姜蒜切成丁状备用。接着，将花生米炒香备用。
热锅凉油，油温七成热时放入鸡丁煸炒至变色，捞出备用。再将葱姜蒜爆香，加入青红椒丁翻炒一下，然后加入鸡丁，翻炒均匀。最后加入适量的糖、盐、醋、生抽、老抽、料酒、水淀粉炒匀，最后加入炒香的花生米即可。
需要注意的是，炒鸡丁的时候要用大火，这样鸡肉会更嫩。另外，调料的配比也很关键，需要根据个人口味适量调整。

而如果我们没有加上AI总结的之前的对话，只是让AI对话，它只能和你闲扯一些别的。

conversation = Conversation("请你根据已经聊了的内容，继续对话：", 5)

question = "那宫保鸡丁呢？"
answer = conversation.ask(question)
print("User : %s" % question)
print("Assistant : %s\n" % answer)

输出结果：

User : 那宫保鸡丁呢？
Assistant : 宫保鸡丁是一道非常有名的川菜，口感麻辣鲜香，非常美味。你喜欢吃辣的食物吗？

如果没有给它已经总结了的内容，AI只会和你瞎扯，告诉你宫保鸡丁很好吃。

小结

不知道今天教的这些技巧你学会了吗？这一讲里，我们先是快速实验了一下通过Embedding拿到的向量进行文本聚类。对于聚类的结果，我们不用再像以前那样人工看成百上千条数据，然后拍个脑袋给这个类取个名字。我们直接利用了Completion接口可以帮我们总结内容的能力，给分类取了一个名字。从最终的效果来看，还算不错。

而类似的技巧，也可以用在多轮的长对话中。我们将历史对话，让AI总结成一小段文本放到提示语里面。这样既能够让AI记住过去的对话内容，又不会因为对话越来越长而超出模型可以支持的Token数量。这个技巧也是使用大语言模型的一种常见模式。

课后练习

1. 这一讲里，我们使用了让AI概括聚类文本内容和聊天记录的提示语。你自己在体验GPT系列模型的时候，有什么觉得特别有用的提示语吗？欢迎你分享自己的体验。
2. 在文本聚类里面，有三个聚合出来的类，和原先的分组没有很明显的对应关系。你能利用现在学到的知识，写一些代码看看数据，研究一下是为什么吗？