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Einbettungen API

Was sind Einbettungen?

Einbettungen sind Vektordarstellungen von Textstücken. Wenn 2 Textstücke eine ähnliche Vektordarstellung haben, bedeutet dies höchstwahrscheinlich, dass sie eine ähnliche Bedeutung haben.

Stellen Sie sich vor, Sie haben die folgenden 3 Sätze:

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!

Hier sind die Einbettungen aus den 3 obigen Sätzen (der Einfachheit halber gekürzt):

[[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]]

Einbettungen sind ein zentrales Merkmal der Verarbeitung natürlicher Sprache, denn sobald eine Maschine in der Lage ist, Ähnlichkeiten zwischen Texten zu erkennen, ebnet sie den Weg für viele interessante Anwendungen wie semantische Ähnlichkeit, RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation), semantische Suche, Paraphrasenerkennung, Clustering und vieles mehr.

AI-Einbettungen

Warum Einbettungen extrahieren?

Hier sind einige Beispiele, bei denen Einbettungen äußerst nützlich sind:

Semantische Ähnlichkeit

Sie möchten vielleicht erkennen, ob 2 Sätze über dieselbe Sache sprechen oder nicht. Das ist zum Beispiel für die Erkennung von Paraphrasen (Plagiaten) nützlich. Es ist auch nützlich, um zu verstehen, ob mehrere Personen über dasselbe Thema sprechen oder nicht.

Semantische Suche

Die semantische Suche ist die moderne Art der Suche nach Informationen. Anstatt naiv nach Texten zu suchen, die bestimmte Schlüsselwörter enthalten, können Sie jetzt nach Texten zu einem Thema suchen, das Sie interessiert, auch wenn die Schlüsselwörter nicht übereinstimmen (z. B. im Falle von Synonymen).

Clustering

Vielleicht möchten Sie Dinge nach Kategorien gruppieren (Ideen, Reden, Gespräche...). Clustering ist eine alte Technik des maschinellen Lernens, die jetzt effektiv auf die Verarbeitung natürlicher Sprache angewendet werden kann.

RAG Systems

RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation) sind eine Art von natürlichem Sprachverarbeitungsmodell, das Text generiert, indem es die Fähigkeiten eines groß angelegten Sprachmodells mit einer Retrieval-Komponente kombiniert, die relevante Informationen aus einer Datenbank oder einem Textkorpus abruft. Dieser Ansatz ermöglicht die Generierung genauerer, informativer und kontextbezogener Antworten durch die Nutzung externer Wissensquellen.

NLP Cloud's Einbettungen API

NLP Cloud bietet eine Einbettungs-API, die Ihnen die Möglichkeit gibt, Einbettungen zu extrahieren, die auf Sentence Transformers-Modellen wie Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2 basieren.
Die Reaktionszeit (Latenz) ist bei Einbettungsmodellen sehr gering, so dass Sie die Extraktion von Einbettungen problemlos in einen größeren und komplexeren Arbeitsablauf integrieren können.

Weitere Einzelheiten finden Sie in unserer Dokumentation über Einbettungen hier.

Einbettungen lokal zu testen ist eine Sache, sie aber zuverlässig in der Produktion einzusetzen eine andere. Mit NLP Cloud können Sie einfach beides tun!

Versuchen Sie, Einbettungen zu extrahieren
umsonst

Häufig gestellte Fragen

Warum sind Einbettungen beim maschinellen Lernen und bei der KI wichtig?

Einbettungen sind im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung, da sie die Darstellung hochdimensionaler, spärlicher Daten (wie Wörter, Bilder oder Nutzerverhalten) in einem dichten, niedrigdimensionalen Raum ermöglichen, wobei semantische Beziehungen und Muster erhalten bleiben. Dies erleichtert ein effizienteres und effektiveres Lernen von Modellen und ermöglicht eine bessere Leistung bei Aufgaben wie Klassifizierung, Empfehlung und natürlichem Sprachverständnis.

Wie kann man die Qualität von Einbettungen bewerten?

Die Qualität von Einbettungen kann durch intrinsische Methoden bewertet werden, z. B. durch Analogieaufgaben oder Clustering-Evaluierungen, die direkt die Darstellung von sprachlichen oder konzeptuellen Beziehungen durch die Einbettungen messen. Alternativ können extrinsische Bewertungsmethoden die Leistungsverbesserung nachgelagerter Aufgaben wie Textklassifikation oder Stimmungsanalyse bei Verwendung der Einbettungen bewerten.

Wie werden Einbettungen in Empfehlungssystemen verwendet?

In Empfehlungssystemen werden Einbettungen verwendet, um Artikel und Benutzer in Vektoren in einem niedrigdimensionalen Raum umzuwandeln und komplexe Muster und Vorlieben zu erfassen. Durch die Berechnung von Ähnlichkeitsmaßen zwischen diesen Vektoren kann das System auf der Grundlage historischer Interaktionen und der Interaktionen anderer Nutzer mit ähnlichem Geschmack effizient Artikel empfehlen, die einem Nutzer wahrscheinlich gefallen.

Was sind kontextuelle Einbettungen und warum sind sie wichtig?

Kontextuelle Einbettungen sind fortschrittliche Darstellungen von Wörtern, die die Bedeutung auf der Grundlage des umgebenden Textes erfassen, im Gegensatz zu statischen Einbettungen, die jedem Wort unabhängig von seinem Kontext eine einzige Einbettung zuweisen. Sie sind wichtig, weil sie es den Modellen ermöglichen, Nuancen in der Sprache zu verstehen, wie z. B. Homonyme oder Wörter, die ihre Bedeutung je nach den sie umgebenden Wörtern ändern, was zu genaueren Interpretationen bei Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung führt. Dies ist bei NLP Cloud standardmäßig der Fall.

Inwiefern sind Einbettungen in einem RAG-System nützlich?

In einem Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System sind Einbettungen von entscheidender Bedeutung für das effektive Auffinden relevanter Dokumente oder Dateneinträge aus einem großen Korpus auf der Grundlage der semantischen Ähnlichkeit mit einer bestimmten Anfrage. Dieser Abrufschritt bereichert die Eingabe für die Generierungskomponente, was zu sachkundigeren, genaueren und kontextuell angemessenen Antworten oder zur Generierung von Inhalten führt.

Wie nützlich sind Einbettungen bei der semantischen Suche?

Einbettungen sind bei der semantischen Suche nützlich, da sie Text in dichte Vektoren umwandeln, die die semantische Bedeutung und die Beziehungen zwischen Wörtern oder Sätzen erfassen und es dem Suchalgorithmus ermöglichen, Inhalte zu verstehen und abzurufen, die für die Anfrage kontextuell relevant sind, selbst wenn die genauen Schlüsselwörter nicht vorhanden sind. Dies verbessert die Genauigkeit und Relevanz der Suchergebnisse erheblich, da der Schwerpunkt auf der Absicht und der Bedeutung hinter der Suchanfrage des Nutzers liegt, anstatt sich nur auf die Übereinstimmung mit den Schlüsselwörtern zu verlassen.

Kann ich die Einbettungs-API kostenlos testen?

Ja, wie alle Modelle auf NLP Cloud kann auch der API-Endpunkt für Einbettungen kostenlos getestet werden.

Wie geht Ihre KI-API mit dem Datenschutz und der Sicherheit bei der Extraktion von Einbettungen um?

NLP Cloud konzentriert sich auf den Datenschutz: wir protokollieren oder speichern den Inhalt der Anfragen, die Sie an unsere API stellen, nicht. NLP Cloud ist sowohl mit dem HIPAA als auch mit der GDPR konform.

Welche Sprachen oder Gebietsschemata werden für diese Einbettungs-API unterstützt?

Unsere Einbettungs-API unterstützt 50 Sprachen
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