Beágyazások API

Mik azok a beágyazások?

A beágyazások a szövegdarabok vektoros reprezentációi. Ha 2 szövegdarab hasonló vektoros reprezentációval rendelkezik, az nagy valószínűséggel azt jelenti, hogy hasonló jelentéssel bírnak.

Képzeljük el, hogy a következő 3 mondat áll rendelkezésünkre:

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!

Íme a fenti 3 mondat beágyazásai (az egyszerűség kedvéért csonkítva):

[[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]]

A beágyazások a természetes nyelvi feldolgozás egyik legfontosabb jellemzője, mert ha egy gép képes a szövegek közötti hasonlóságok felismerésére, akkor ez számos érdekes alkalmazás számára nyitja meg az utat, mint például a szemantikai hasonlóság, a RAG (retrieval augmented generation) rendszerek, a szemantikus keresés, a parafrázisok felismerése, a klaszterezés és még sok más.

AI beágyazások

Miért érdemes beágyazásokat kivonni?

Íme néhány példa, ahol a beágyazások rendkívül hasznosak:

Szemantikai hasonlóság

Érzékelni szeretné, hogy 2 mondat ugyanarról a dologról szól-e vagy sem. Ez például hasznos a parafrázis (plágium) felismeréséhez. Az is hasznos, hogy megértsük, hogy több személy ugyanarról a témáról beszél-e vagy sem.

Szemantikus keresés

A szemantikus keresés az információkeresés modern módja. Ahelyett, hogy naiv módon keresne olyan szövegeket, amelyek bizonyos kulcsszavakat tartalmaznak, most már kereshet olyan szövegeket, amelyek egy Önt érdeklő témáról szólnak, még akkor is, ha a kulcsszavak nem egyeznek (például szinonimák esetén).

Klaszterezés

Érdemes kategóriák szerint csoportosítani a dolgokat (ötletek, beszédek, beszélgetések...). A klaszterezés egy régi gépi tanulási technika, amely most már hatékonyan alkalmazható a természetes nyelvi feldolgozásban.

RAG Systems

A RAG-rendszerek (Retrieval Augmented Generation, azaz "Retrieval Augmented Generation") a természetes nyelvi feldolgozási modellek egy olyan típusa, amely egy nagyméretű nyelvi modell képességeit egy olyan keresési komponenssel kombinálva generál szöveget, amely a releváns információkat egy adatbázisból vagy szövegkorpuszból szerzi be. Ez a megközelítés lehetővé teszi a pontosabb, informatívabb és kontextuálisan relevánsabb válaszok generálását külső tudásforrások felhasználásával.

Az NLP Cloud beágyazási API-ja

Az NLP Cloud egy beágyazási API-t kínál, amely lehetőséget ad a beágyazások out of the box kinyerésére, olyan Sentence Transformers modellek alapján, mint a Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
A beágyazási modellek válaszideje (késleltetése) nagyon alacsony, ami lehetővé teszi, hogy a beágyazások kinyerését könnyedén beépíthesse egy nagyobb és összetettebb munkafolyamatba.

További részletekért lásd a beágyazásokról szóló dokumentációnkat. itt.

A beágyazások helyi tesztelése egy dolog, de a megbízható használatuk a termelésben egy másik dolog. Az NLP Cloud segítségével mindkettőt megteheti!

Próbálja ki a beágyazások kinyerését
ingyen

Gyakran ismételt kérdések

Miért fontosak a beágyazások a gépi tanulásban és az AI-ban?

A beágyazások kulcsfontosságúak a gépi tanulásban és a mesterséges intelligenciában, mivel lehetővé teszik a nagydimenziós, ritka adatok (például szavak, képek vagy felhasználói viselkedések) sűrű, alacsonyabb dimenziós térben történő reprezentálását, megőrizve a szemantikai kapcsolatokat és mintákat. Ez megkönnyíti a modellek hatékonyabb és eredményesebb tanulását, ami jobb teljesítményt tesz lehetővé olyan feladatokban, mint az osztályozás, az ajánlások és a természetes nyelvi megértés.

Hogyan lehet értékelni a beágyazások minőségét?

A beágyazások minőségét belső módszerekkel lehet értékelni, például analógiafeladatokkal vagy klaszterezési értékelésekkel, amelyek közvetlenül mérik a beágyazások nyelvi vagy fogalmi kapcsolatok reprezentációját. Alternatívaként az extrinsic értékelési módszerek a beágyazások használata esetén a későbbi feladatok, például a szövegosztályozás vagy az érzelemelemelemzés teljesítményének javulását mérik.

Hogyan használják a beágyazásokat az ajánlórendszerekben?

Az ajánlórendszerekben a beágyazásokat arra használják, hogy az elemeket és a felhasználókat alacsonyabb dimenziós térben lévő vektorokká alakítsák át, amelyek összetett mintákat és preferenciákat rögzítenek. Az e vektorok közötti hasonlósági mértékek kiszámításával a rendszer hatékonyan ajánlhat olyan elemeket, amelyek valószínűleg tetszenek a felhasználónak a korábbi interakciói és a hasonló ízlésű felhasználók interakciói alapján.

Mik azok a kontextuális beágyazások és miért fontosak?

A kontextuális beágyazások a szavak fejlett reprezentációi, amelyek a jelentést a környező szöveg alapján ragadják meg, ellentétben a statikus beágyazásokkal, amelyek minden szóhoz egyetlen beágyazást rendelnek, függetlenül a szövegkörnyezettől. Ezek azért fontosak, mert lehetővé teszik a modellek számára, hogy megértsék a nyelvi árnyalatokat, például a homonimákat vagy a környező szavak alapján jelentésüket megváltoztató szavakat, ami pontosabb értelmezéshez vezet a természetes nyelvi feldolgozási feladatokban. Az NLP Cloudban ez alapértelmezés szerint megtörténik.

Hogyan hasznosak a beágyazások egy RAG rendszerben?

Egy keresés-javított generációs (RAG) rendszerben a beágyazások döntő fontosságúak a releváns dokumentumok vagy adatejtételek hatékony visszakereséséhez egy nagy korpuszból, az adott lekérdezéshez való szemantikai hasonlóság alapján. Ez a keresési lépés gazdagítja a generáló komponens bemenetét, ami tájékozottabb, pontosabb és a kontextusnak megfelelőbb válaszokat vagy tartalomgenerálást eredményez.

Hogyan hasznosak a beágyazások a szemantikus keresésben?

A beágyazások hasznosak a szemantikus keresésben, mivel a szöveget sűrű vektorokká alakítják, amelyek megragadják a szavak vagy kifejezések közötti szemantikai jelentést és kapcsolatokat, lehetővé téve a keresőalgoritmus számára, hogy megértse és visszakeresze a lekérdezés szempontjából releváns tartalmat, még akkor is, ha a pontos kulcsszavak nincsenek jelen. Ez jelentősen növeli a keresési eredmények pontosságát és relevanciáját, mivel a felhasználó lekérdezése mögött álló szándékra és jelentésre összpontosít, ahelyett, hogy kizárólag a kulcsszavakra való megfelelésre támaszkodna.

Kipróbálhatom ingyen a beágyazási API-t?

Igen, mint az NLP Cloud összes modellje, a beágyazások API végpontja is ingyenesen tesztelhető.

Hogyan kezeli az Ön AI API-ja az adatvédelmet és a biztonságot a beágyazások kinyerése során?

Az NLP Cloud az adatvédelemre összpontosít: nem naplózzuk és nem tároljuk az API-nkban tett kérések tartalmát. Az NLP Cloud megfelel a HIPAA- és a GDPR-szabályozásnak.

Milyen nyelveket vagy helyi beállításokat támogat ez a beágyazási API?

Beágyazási API-nk 50 nyelvet támogat
Próbálja ki a beágyazások kinyerését
ingyen