Kæmper du med AI eller full-stack-udvikling? Vores eksperter er her for at vejlede dig: skræddersyet rådgivning, teknisk integration og meget mere. Kontakt os på [email protected].

Indlejrings-API

Hvad er indlejringer?

Embeddings er vektorrepræsentationer af tekststykker. Hvis to tekststykker har en lignende vektorrepræsentation, betyder det højst sandsynligt, at de har en lignende betydning.

Forestil dig, at du har de 3 følgende sætninger:

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!

Her er indlejringerne fra de 3 ovenstående sætninger (afkortet for enkelthedens skyld):

[[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]]

Embeddings er en kernefunktion i Natural Language Processing, for når en maskine er i stand til at opdage ligheder mellem tekster, baner det vejen for mange interessante anvendelser som semantisk lighed, RAG-systemer (retrieval augmented generation), semantisk søgning, parafrase-detektion, clustering og meget mere.

AI-indlejringer

Hvorfor udtrække indlejringer?

Her er nogle eksempler, hvor indlejringer er ekstremt nyttige:

Semantisk lighed

Du vil måske gerne opdage, om to sætninger taler om det samme eller ej. Det er f.eks. nyttigt til at opdage parafraser (plagiat). Det er også nyttigt at forstå, om flere personer taler om det samme emne eller ej.

Semantisk søgning

Semantisk søgning er den moderne måde at søge efter information på. I stedet for naivt at søge efter tekster, der indeholder specifikke nøgleord, kan du nu søge efter tekster, der taler om et emne, du er interesseret i, selv om nøgleordene ikke matcher (i tilfælde af synonymer for eksempel).

Klyngedannelse

Du vil måske gerne gruppere ting efter kategorier (ideer, taler, samtaler...). Clustering er en gammel maskinlæringsteknik, som nu kan anvendes effektivt til behandling af naturligt sprog.

RAG Systems

RAG-systemer (Retrieval Augmented Generation) er en type naturlig sprogbehandlingsmodel, der genererer tekst ved at kombinere funktionerne i en stor sprogmodel med en hentningskomponent, der henter relevant information fra en database eller et korpus af tekster. Denne tilgang gør det muligt at generere mere præcise, informative og kontekstuelt relevante svar ved at udnytte eksterne videnskilder.

NLP Clouds API til indlejringer

NLP Cloud foreslår en indlejrings-API, der giver dig mulighed for at udtrække indlejringer ud af boksen, baseret på Sentence Transformers-modeller som Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
Responstiden (latency) er meget lav for indlejringsmodeller, hvilket gør det nemt at inkludere indlejringsekstraktion i et større og mere komplekst workflow.

For flere detaljer, se vores dokumentation om indlejringer her.

At teste embeddings lokalt er én ting, men at bruge det pålideligt i produktionen er en anden ting. Med NLP Cloud kan du bare gøre begge dele!

Prøv at udtrække indlejringer
gratis

Ofte stillede spørgsmål

Hvorfor er indlejringer vigtige i maskinlæring og AI?

Embeddings er afgørende inden for maskinlæring og AI, fordi de gør det muligt at repræsentere højdimensionelle, sparsomme data (som ord, billeder eller brugeradfærd) i et tæt, lavere dimensionelt rum, hvor semantiske relationer og mønstre bevares. Det gør det lettere for modellerne at lære mere effektivt, hvilket giver bedre resultater på opgaver som klassificering, anbefaling og forståelse af naturligt sprog.

Hvordan kan man evaluere kvaliteten af indlejringer?

Kvaliteten af indlejringer kan evalueres ved hjælp af indre metoder, såsom analogiopgaver eller klyngeevalueringer, der direkte måler indlejringernes repræsentation af sproglige eller konceptuelle relationer. Alternativt kan man bruge ekstrinsiske evalueringsmetoder til at vurdere forbedringen af downstream-opgaver, som tekstklassifikation eller sentimentanalyse, når man bruger indlejringerne.

Hvordan bruges indlejringer i anbefalingssystemer?

I anbefalingssystemer bruges indlejringer til at konvertere elementer og brugere til vektorer i et lavere dimensionelt rum, der indfanger komplekse mønstre og præferencer. Ved at beregne lighedsmål mellem disse vektorer kan systemet effektivt anbefale ting, der sandsynligvis vil appellere til en bruger baseret på deres historiske interaktioner og interaktioner med andre med samme smag.

Hvad er kontekstuelle indlejringer, og hvorfor er de vigtige?

Kontekstuelle indlejringer er avancerede repræsentationer af ord, der indfanger betydningen baseret på den omgivende tekst, i modsætning til statiske indlejringer, der tildeler en enkelt indlejring til hvert ord uanset dets kontekst. De er vigtige, fordi de gør det muligt for modeller at forstå nuancer i sproget, såsom homonymer eller ord, der ændrer betydning baseret på de omgivende ord, hvilket fører til mere nøjagtige fortolkninger i naturlige sprogbehandlingsopgaver. Dette gøres som standard på NLP Cloud.

Hvordan er indlejringer nyttige i et RAG-system?

I et Retrieval-Augmented Generation (RAG)-system er indlejringer afgørende for effektivt at hente relevante dokumenter eller dataindgange fra et stort korpus, baseret på den semantiske lighed med en given forespørgsel. Dette hentningstrin beriger inputtet til genereringskomponenten, hvilket fører til mere informerede, nøjagtige og kontekstuelt passende svar eller indholdsgenerering.

Hvordan er indlejringer nyttige i semantisk søgning?

Indlejringer er nyttige i semantisk søgning, da de konverterer tekst til tætte vektorer, der fanger den semantiske betydning og relationerne mellem ord eller sætninger, hvilket gør det muligt for søgealgoritmen at forstå og hente indhold, der er kontekstuelt relevant for forespørgslen, selvom de nøjagtige nøgleord ikke er til stede. Dette forbedrer søgeresultaternes nøjagtighed og relevans betydeligt ved at fokusere på hensigten og betydningen bag brugerens forespørgsel i stedet for udelukkende at stole på søgeordsmatchning.

Kan jeg prøve embeddings-API'en gratis?

Ja, som alle modellerne på NLP Cloud kan embeddings API-endepunktet testes gratis.

Hvordan håndterer din AI-API databeskyttelse og -sikkerhed under processen med at udtrække indlejringer?

NLP Cloud er fokuseret på databeskyttelse gennem design: Vi logger eller gemmer ikke indholdet af de anmodninger, du foretager på vores API. NLP Cloud er både HIPAA- og GDPR-kompatibel.

Hvad er de understøttede sprog eller lokaliteter for denne indlejrings-API?

Vores indlejrings-API understøtter 50 sprog
Prøv at udtrække indlejringer
gratis