Vaikeuksia tekoälyn tai full-stack-kehityksen kanssa? Asiantuntijamme opastavat sinua: räätälöityjä neuvoja, teknistä integrointia ja paljon muuta. Ota yhteyttä osoitteessa [email protected].

Upotukset API

Mitä ovat sulautumat?

Upotukset ovat tekstikappaleiden vektorimuotoisia esityksiä. Jos kahdella tekstikappaleella on samanlainen vektoriesitys, se tarkoittaa todennäköisesti, että niillä on samanlainen merkitys.

Kuvittele, että sinulla on 3 seuraavaa lausetta:

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!

Tässä ovat edellä olevien kolmen lauseen upotukset (lyhennetty yksinkertaisuuden vuoksi):

[[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]]

Upotukset ovat luonnollisen kielen prosessoinnin keskeinen ominaisuus, sillä kun kone pystyy havaitsemaan tekstien välisiä yhtäläisyyksiä, se avaa tietä monille mielenkiintoisille sovelluksille, kuten semanttiselle samankaltaisuudelle, RAG-järjestelmille (retrieval augmented generation), semanttiselle haulle, parafraasien havaitsemiselle, klusteroinnille ja muille.

Tekoälyn sulautukset

Miksi Extract Embeddings?

Seuraavassa on muutamia esimerkkejä, joissa sulautukset ovat erittäin hyödyllisiä:

Semanttinen samankaltaisuus

Haluat ehkä havaita, puhuvatko kaksi lausetta samasta asiasta vai eivät. Tämä on hyödyllistä esimerkiksi parafraasin (plagioinnin) havaitsemisessa. Siitä on myös hyötyä, kun halutaan ymmärtää, puhuuko useampi henkilö samasta aiheesta vai ei.

Semanttinen haku

Semanttinen haku on nykyaikainen tapa etsiä tietoa. Sen sijaan, että etsit naiivisti tekstejä, jotka sisältävät tiettyjä avainsanoja, voit nyt etsiä tekstejä, jotka käsittelevät sinua kiinnostavaa aihetta, vaikka avainsanat eivät vastaisikaan toisiaan (esimerkiksi synonyymien tapauksessa).

Klusterointi

Voit ehkä ryhmitellä asioita kategorioittain (ideat, puheet, keskustelut...). Klusterointi on vanha koneoppimistekniikka, jota voidaan nyt soveltaa tehokkaasti luonnollisen kielen käsittelyyn.

RAG Systems

RAG-järjestelmät (Retrieval Augmented Generation) ovat eräänlainen luonnollisen kielen käsittelymalli, joka tuottaa tekstiä yhdistämällä laajamittaisen kielimallin ominaisuudet hakukomponenttiin, joka hakee asiaankuuluvaa tietoa tietokannasta tai tekstikorpuksesta. Tämä lähestymistapa mahdollistaa tarkempien, informatiivisempien ja kontekstin kannalta merkityksellisempien vastausten tuottamisen hyödyntämällä ulkoisia tietolähteitä.

NLP Cloudin Embeddings API

NLP Cloud tarjoaa upotusten API:n, joka antaa sinulle mahdollisuuden poimia upotuksia suoraan laatikosta, perustuen Sentence Transformers -malleihin, kuten Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
Upotemallien vasteaika (latenssi) on hyvin pieni, joten upotemallien louhinta voidaan helposti sisällyttää suurempaan ja monimutkaisempaan työnkulkuun.

Lisätietoja on upotuksia koskevassa dokumentaatiossamme. täällä.

Sulautusten testaaminen paikallisesti on yksi asia, mutta niiden luotettava käyttö tuotannossa on toinen asia. NLP Cloudin avulla voit tehdä molempia!

Kokeile upotusten louhintaa
ilmaiseksi

Usein kysytyt kysymykset

Miksi upotukset ovat tärkeitä koneoppimisessa ja tekoälyssä?

Upotukset ovat ratkaisevan tärkeitä koneoppimisessa ja tekoälyssä, koska ne mahdollistavat korkea-ulotteisen, harvan datan (kuten sanojen, kuvien tai käyttäjän käyttäytymisen) esittämisen tiheässä, matalampiulotteisessa avaruudessa, jolloin semanttiset suhteet ja mallit säilyvät. Tämä helpottaa mallien tehokkaampaa ja vaikuttavampaa oppimista, mikä parantaa suorituskykyä esimerkiksi luokittelussa, suosituksissa ja luonnollisen kielen ymmärtämisessä.

Miten sulautusten laatua voidaan arvioida?

Upotusten laatua voidaan arvioida sisäisillä menetelmillä, kuten analogiatehtävillä tai klusterointiarvioinneilla, jotka mittaavat suoraan, miten upotukset kuvaavat kielellisiä tai käsitteellisiä suhteita. Vaihtoehtoisesti ulkoisilla arviointimenetelmillä voidaan arvioida, miten sulautumien käyttö parantaa myöhempien tehtävien, kuten tekstiluokittelun tai tunneanalyysin, suorituskykyä.

Miten sulautuksia käytetään suosittelujärjestelmissä?

Suosittelujärjestelmissä sulautuksia käytetään muuntamaan kohteet ja käyttäjät vektoreiksi alempiulotteisessa avaruudessa, jolloin ne kuvaavat monimutkaisia malleja ja mieltymyksiä. Laskemalla näiden vektoreiden välisiä samankaltaisuusmittoja järjestelmä voi tehokkaasti suositella kohteita, jotka todennäköisesti miellyttävät käyttäjää hänen aikaisempien vuorovaikutustapahtumiensa ja muiden samankaltaisen maun omaavien vuorovaikutustapahtumien perusteella.

Mitä ovat kontekstisidonnaiset upotukset ja miksi ne ovat tärkeitä?

Kontekstisidonnaiset upotukset ovat kehittyneitä sanojen esityksiä, jotka kuvaavat sanojen merkityksen ympäröivän tekstin perusteella, toisin kuin staattiset upotukset, jotka antavat jokaiselle sanalle yhden upotuksen sen kontekstista riippumatta. Ne ovat tärkeitä, koska niiden avulla mallit pystyvät ymmärtämään kielen vivahteita, kuten homonyymit tai sanat, joiden merkitys muuttuu ympäröivien sanojen perusteella, mikä johtaa tarkempiin tulkintoihin luonnollisen kielen käsittelytehtävissä. Tämä on tehty oletuksena NLP Cloudissa.

Miten upotukset ovat hyödyllisiä RAG-järjestelmässä?

RAG-järjestelmässä (Retrieval-Augmented Generation) upotukset ovat ratkaisevan tärkeitä, jotta voidaan tehokkaasti hakea relevantteja asiakirjoja tai tietueita suuresta korpuksesta sen perusteella, miten ne ovat semanttisesti samankaltaisia tietyn kyselyn kanssa. Tämä hakuvaihe rikastuttaa generointikomponentin syötettä, mikä johtaa tietoisempiin, tarkempiin ja kontekstiin sopivampiin vastauksiin tai sisällön tuottamiseen.

Miten upotukset ovat hyödyllisiä semanttisessa haussa?

Upotukset ovat hyödyllisiä semanttisessa haussa, sillä ne muuttavat tekstin tiheiksi vektoreiksi, jotka kuvaavat semanttista merkitystä ja sanojen tai lauseiden välisiä suhteita, minkä ansiosta hakualgoritmi ymmärtää ja hakee sisältöä, joka on kontekstin kannalta merkityksellistä kyselyn kannalta, vaikka tarkkoja avainsanoja ei olisikaan. Tämä parantaa merkittävästi hakutulosten tarkkuutta ja relevanssia, kun keskitytään käyttäjän kyselyn taustalla olevaan tarkoitukseen ja merkitykseen sen sijaan, että tukeuduttaisiin pelkästään avainsanojen vastaavuuteen.

Voinko kokeilla upotusten API:ta ilmaiseksi?

Kyllä, kuten kaikkia NLP Cloudin malleja, myös upotusten API-päätepistettä voi testata ilmaiseksi.

Miten tekoälyrajapintasi käsittelee tietosuojaa ja tietoturvaa upotusten louhintaprosessin aikana?

NLP Cloud on keskittynyt tietosuojaan: emme kirjaa emmekä tallenna API-pyyntöjesi sisältöä. NLP Cloud on sekä HIPAA- että GDPR-vaatimusten mukainen.

Mitkä ovat tämän upotusten API:n tuetut kielet tai paikallisuudet?

Upotukset API tukee 50 kieltä
Kokeile upotusten louhintaa
ilmaiseksi