Имате проблеми с ИИ или разработката на пълен пакет? Нашите експерти са тук, за да ви напътстват: индивидуални съвети, техническа интеграция и др. Свържете се с [email protected].

API за вграждане

Какво представляват вгражданията?

Вграждането е векторно представяне на части от текстове. Ако 2 части от текст имат сходно векторно представяне, това най-вероятно означава, че те имат сходно значение.

Представете си, че имате следните 3 изречения:

NLP Cloud is an API for natural language processing.

NLP Cloud proposes an API dedicated to NLP at scale.

I went to the cinema yesterday. It was great!

Ето вложенията от горните 3 изречения (съкратени за улеснение):

[[0.0927242711186409,-0.19866740703582764,-0.013638739474117756,-0.11876793205738068,0.011521861888468266,-0.03629707545042038, -0.030676838010549545,-0.03159608319401741,0.021390020847320557,0.03344911336898804,0.1698218137025833,-0.0009996045846492052, -0.07465217262506485,-0.21483412384986877,0.11283198744058609,0.03549865633249283,0.04985387250781059,-0.027558118104934692, 0.06297887861728668,0.09421529620885849,0.03700404614210129,0.06565431505441666,0.02284885197877884,0.06327767670154572, -0.09266531467437744,-0.014569456689059734,-0.06129194051027298,0.1818675994873047,0.09628438949584961,-0.09874546527862549, 0.030865425243973732, [...] ,-0.02097163535654545,0.021617714315652847,0.11045169830322266,0.01000999379903078,0.11451057344675064,0.18813028931617737, 0.007419265806674957,0.1630171686410904,0.21308083832263947,-0.03355317562818527,0.0778832957148552,0.2268853485584259,-0.13271427154541016, 0.005264544393867254,0.16081497073173523,0.09937280416488647,-0.12673905491828918,-0.12035898119211197,-0.06462062895298004, -0.0024213052820414305,0.08730605989694595,-0.04702030122280121,-0.03694896399974823,0.002265638206154108,-0.027780283242464066, -0.00017151003703474998,-0.20887477695941925,-0.2585527300834656,0.3124837279319763,0.05403835326433182,0.027094876393675804, -0.022925367578864098,0.038322173058986664]]

Вграждането е основна характеристика на обработката на естествен език, тъй като след като машината е в състояние да открие прилики между текстове, това проправя пътя за много интересни приложения, като семантично сходство, RAG (retrieval augmented generation) системи, семантично търсене, откриване на парафрази, клъстериране и др.

Вграждане на AI

Защо да извличате вградени елементи?

Ето няколко примера, в които вгражданията са изключително полезни:

Семантично сходство

Може да искате да определите дали две изречения говорят за едно и също нещо или не. Това е полезно например за откриване на парафраза (плагиатство). Също така е полезно да разберете дали няколко души говорят за една и съща тема или не.

Семантично търсене

Семантичното търсене е съвременният начин за търсене на информация. Вместо наивно да търсите текстове, съдържащи определени ключови думи, сега можете да търсите текстове, които говорят за тема, която ви интересува, дори ако ключовите думи не съвпадат (например синоними).

Създаване на клъстери

Може да искате да групирате нещата по категории (идеи, изказвания, разговори...). Клъстеризацията е стара техника за машинно обучение, която сега може да се прилага ефективно за обработка на естествен език.

Системи RAG

Системите RAG (Retrieval Augmented Generation) са вид модел за обработка на естествен език, който генерира текст чрез комбиниране на възможностите на широкомащабен езиков модел с компонент за извличане, който извлича съответната информация от база данни или корпус от текстове. Този подход позволява генерирането на по-точни, информативни и контекстуално релевантни отговори чрез използване на външни източници на знания.

API за вграждане на NLP Cloud

NLP Cloud предлага API за вграждания, който ви дава възможност да извличате вграждания веднага, въз основа на модели на Sentence Transformers като Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
Времето за реакция (латентност) е много ниско за моделите с вградени данни, което ви позволява лесно да включите извличането на вградени данни в по-голям и по-сложен работен процес.

За повече информация вижте нашата документация за вгражданията тук.

Тестването на вграждания на местно ниво е едно, но надеждното им използване в производството е друго нещо. С NLP Cloud можете да правите и двете!

Опитайте да извлечете вграждания
безплатно

Често задавани въпроси

Защо вгражданията са важни за машинното обучение и изкуствения интелект?

Вграждането е от решаващо значение за машинното обучение и изкуствения интелект, тъй като позволява представянето на високоразмерни и редки данни (като думи, изображения или поведение на потребителите) в плътно пространство с по-ниска размерност, като се запазват семантичните връзки и модели. Това улеснява по-ефикасното и ефективно обучение на моделите, което позволява подобрено изпълнение на задачи като класификация, препоръчване и разбиране на естествен език.

Как може да се оцени качеството на вгражданията?

Качеството на вгражданията може да се оценява чрез вътрешни методи, като например задачи за аналогия или оценки на клъстерирането, които директно измерват представянето на лингвистичните или концептуалните връзки на вгражданията. Алтернативно, външните методи за оценка оценяват подобрението в представянето на задачите надолу по веригата, като класификация на текст или анализ на настроенията, когато се използват вградените елементи.

Как се използват вложенията в системите за препоръчване?

В системите за препоръчване вградените данни се използват за преобразуване на елементи и потребители във вектори в пространство с по-ниска размерност, което отразява сложни модели и предпочитания. Чрез изчисляване на мерки за сходство между тези вектори системата може ефективно да препоръчва елементи, които вероятно ще се харесат на даден потребител въз основа на неговите исторически взаимодействия и взаимодействията на други потребители със сходни вкусове.

Какво представляват контекстуалните вграждания и защо са важни?

Контекстните вграждания са усъвършенствани представяния на думите, които улавят значението им въз основа на заобикалящия ги текст, за разлика от статичните вграждания, които задават едно вграждане на всяка дума, независимо от нейния контекст. Те са важни, защото позволяват на моделите да разбират нюансите в езика, като омоними или думи, които променят значението си въз основа на околните думи, което води до по-точни интерпретации в задачите за обработка на естествен език. Това е направено по подразбиране в NLP Cloud.

С какво са полезни вгражданията в системата RAG?

В една система за разширено генериране на извличане (RAG) вградените данни са от решаващо значение за ефективното извличане на подходящи документи или записи на данни от голям корпус въз основа на семантичното сходство с дадена заявка. Тази стъпка на извличане обогатява входните данни за компонента за генериране, което води до по-информирани, точни и контекстуално подходящи отговори или генериране на съдържание.

Как вгражданията са полезни в семантичното търсене?

Вграждането е полезно за семантичното търсене, тъй като преобразува текста в плътни вектори, които улавят семантичното значение и връзките между думите или фразите, което дава възможност на алгоритъма за търсене да разбере и извлече съдържание, което е контекстуално свързано със заявката, дори ако точните ключови думи не присъстват. Това значително повишава точността и релевантността на резултатите от търсенето, като се фокусира върху намерението и значението зад заявката на потребителя, вместо да разчита единствено на съвпадение на ключови думи.

Мога ли да изпробвам API за вграждане безплатно?

Да, както всички модели в NLP Cloud, крайната точка на API за вграждания може да се тества безплатно.

Как вашият AI API се справя с поверителността и сигурността на данните по време на процеса на извличане на вграждания?

NLP Cloud се фокусира върху поверителността на данните по дизайн: ние не записваме и не съхраняваме съдържанието на заявките, които правите в нашия API. NLP Cloud е в съответствие с HIPAA и GDPR.

Кои са поддържаните езици или локални езици за този API за вграждане?

Нашият API за вграждане поддържа 50 езика
Опитайте се да извлечете вграждания
безплатно