Máte potíže s umělou inteligencí nebo s vývojem celého balíku? Naši odborníci jsou tu pro vás: poradenství na míru, technická integrace a další. Obraťte se na [email protected].

Rozhraní API pro vkládání

Co jsou vložené soubory?

Vložené texty jsou vektorové reprezentace částí textů. Pokud mají 2 části textu podobnou vektorovou reprezentaci, znamená to s největší pravděpodobností, že mají podobný význam.

Představte si, že máte následující 3 věty:

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!

Zde jsou vložené věty ze tří výše uvedených vět (pro zjednodušení zkrácené):

[[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]]

Vkládání je klíčovou vlastností zpracování přirozeného jazyka, protože jakmile je stroj schopen detekovat podobnosti mezi texty, otevírá to cestu k mnoha zajímavým aplikacím, jako je sémantická podobnost, systémy RAG (retrieval augmented generation), sémantické vyhledávání, detekce parafrází, shlukování a další.

Vložení umělé inteligence

Proč extrahovat vložené soubory?

Zde je několik příkladů, kdy jsou vložené soubory velmi užitečné:

Sémantická podobnost

Možná budete chtít zjistit, zda 2 věty hovoří o stejné věci, nebo ne. To je užitečné například pro odhalování parafrází (plagiátů). Je to také užitečné pro zjištění, zda několik osob hovoří o stejném tématu, nebo ne.

Sémantické vyhledávání

Sémantické vyhledávání je moderní způsob vyhledávání informací. Místo naivního vyhledávání textů obsahujících konkrétní klíčová slova můžete nyní vyhledávat texty, které hovoří o tématu, které vás zajímá, i když se klíčová slova neshodují (například v případě synonym).

Shlukování

Možná budete chtít seskupit věci podle kategorií (myšlenky, projevy, rozhovory...). Shlukování je stará technika strojového učení, kterou lze nyní efektivně použít při zpracování přirozeného jazyka.

RAG Systems

Systémy RAG (Retrieval Augmented Generation) jsou typem modelu zpracování přirozeného jazyka, který generuje text kombinací možností rozsáhlého jazykového modelu a vyhledávací komponenty, která získává relevantní informace z databáze nebo korpusu textů. Tento přístup umožňuje generovat přesnější, informativnější a kontextově relevantnější odpovědi díky využití externích zdrojů znalostí.

Rozhraní API pro vkládání NLP Cloud

NLP Cloud nabízí rozhraní API pro vkládání, které vám dává možnost extrahovat vkládání hned po vybalení z krabice, a to na základě modelů Sentence Transformers, jako je Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
Doba odezvy (latence) je u embeddings modelů velmi nízká, což umožňuje snadno začlenit extrakci embeddings do rozsáhlejšího a složitějšího pracovního postupu.

Další podrobnosti naleznete v naší dokumentaci o vložených prvcích. zde.

Lokální testování embeddingů je jedna věc, ale jejich spolehlivé použití v produkci je věc druhá. S NLP Cloud můžete dělat obojí!

Vyzkoušejte extrakci embeddings
zdarma

Často kladené otázky

Proč jsou embeddings důležité ve strojovém učení a umělé inteligenci?

Vložená data mají zásadní význam pro strojové učení a umělou inteligenci, protože umožňují reprezentaci řídkých dat s vysokým rozměrem (jako jsou slova, obrázky nebo chování uživatelů) v hustém prostoru s nižším rozměrem, přičemž zachovávají sémantické vztahy a vzory. To usnadňuje efektivnější a účinnější učení modelů, což umožňuje lepší výkon v úlohách, jako je klasifikace, doporučování a porozumění přirozenému jazyku.

Jak lze hodnotit kvalitu vložených dat?

Kvalitu embeddingů lze hodnotit pomocí vnitřních metod, jako jsou analogické úlohy nebo hodnocení shlukování, které přímo měří reprezentaci jazykových nebo pojmových vztahů embeddingů. Alternativou jsou metody vnějšího hodnocení, které hodnotí zlepšení výkonu navazujících úloh, jako je klasifikace textu nebo analýza sentimentu, při použití embeddingů.

Jak se v doporučovacích systémech používají vložená data?

V doporučovacích systémech se vkládání používá k převodu položek a uživatelů na vektory v méně rozměrném prostoru, které zachycují složité vzorce a preference. Výpočtem míry podobnosti mezi těmito vektory může systém efektivně doporučovat položky, které pravděpodobně osloví uživatele na základě jeho historických interakcí a interakcí ostatních uživatelů s podobným vkusem.

Co jsou to kontextové vložky a proč jsou důležité?

Kontextová vložení jsou pokročilé reprezentace slov, které zachycují význam na základě okolního textu, na rozdíl od statických vložení, která každému slovu přiřazují jedno vložení bez ohledu na jeho kontext. Jsou důležitá, protože umožňují modelům porozumět nuancím v jazyce, jako jsou homonyma nebo slova, která mění význam na základě okolních slov, což vede k přesnějším interpretacím v úlohách zpracování přirozeného jazyka. Ve výchozím nastavení je tato funkce provedena v systému NLP Cloud.

Jak jsou v systému RAG užitečné embeddingy?

V systému RAG (Retrieval-Augmented Generation) jsou vložené údaje klíčové pro efektivní vyhledávání relevantních dokumentů nebo datových záznamů z velkého korpusu na základě sémantické podobnosti s daným dotazem. Tento krok vyhledávání obohacuje vstup pro komponentu generování, což vede k informovanějším, přesnějším a kontextuálně vhodnějším odpovědím nebo generování obsahu.

Jak jsou vložená data užitečná v sémantickém vyhledávání?

Vkládání je užitečné při sémantickém vyhledávání, protože převádí text na husté vektory, které zachycují sémantický význam a vztahy mezi slovy nebo frázemi, což umožňuje vyhledávacímu algoritmu pochopit a načíst obsah, který je kontextově relevantní pro dotaz, i když nejsou přítomna přesná klíčová slova. To výrazně zvyšuje přesnost a relevanci výsledků vyhledávání tím, že se zaměřuje na záměr a význam dotazu uživatele a nespoléhá se pouze na shodu klíčových slov.

Mohu si rozhraní API pro vkládání vyzkoušet zdarma?

Ano, stejně jako všechny modely na NLP Cloud lze i koncové místo API embeddings testovat zdarma.

Jak vaše rozhraní API pro umělou inteligenci řeší ochranu soukromí a zabezpečení dat během procesu extrakce embeddings?

Služba NLP Cloud se zaměřuje na ochranu osobních údajů: obsah vašich požadavků na naše rozhraní API nezaznamenáváme ani neukládáme. Služba NLP Cloud je v souladu s předpisy HIPAA i GDPR.

Jaké jsou podporované jazyky nebo místní jazyky pro toto rozhraní API pro vkládání?

Naše rozhraní API pro vkládání podporuje 50 jazyků
Vyzkoušejte extrakci vložených dat
zdarma