API per le incorporazioni

Cosa sono le incorporazioni?

Le incorporazioni sono rappresentazioni vettoriali di pezzi di testo. Se due testi hanno una rappresentazione vettoriale simile, molto probabilmente significa che hanno un significato simile.

Immaginate di avere le 3 frasi seguenti:

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!

Ecco le incorporazioni delle 3 frasi precedenti (troncate per semplicità):

[[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]]

Gli embeddings sono una caratteristica fondamentale dell'elaborazione del linguaggio naturale perché, una volta che una macchina è in grado di rilevare le somiglianze tra i testi, apre la strada a molte applicazioni interessanti come la somiglianza semantica, i sistemi RAG (retrieval augmented generation), la ricerca semantica, il rilevamento di parafrasi, il clustering e altro ancora.

Incorporazioni AI

Perché estrarre le incorporazioni?

Ecco alcuni esempi in cui le incorporazioni sono estremamente utili:

Similitudine semantica

Si potrebbe voler rilevare se due frasi parlano della stessa cosa o meno. Questo è utile, ad esempio, per il rilevamento di parafrasi (plagio). È anche utile per capire se più persone stanno parlando dello stesso argomento o meno.

Ricerca semantica

La ricerca semantica è il modo moderno di cercare informazioni. Invece di cercare ingenuamente testi contenenti parole chiave specifiche, ora è possibile cercare testi che parlano di un argomento di interesse, anche se le parole chiave non corrispondono (ad esempio, nel caso di sinonimi).

Raggruppamento

Potreste voler raggruppare le cose per categorie (idee, discorsi, conversazioni...). Il clustering è una vecchia tecnica di apprendimento automatico che ora può essere applicata efficacemente all'elaborazione del linguaggio naturale.

Sistemi RAG

I sistemi RAG (Retrieval Augmented Generation) sono un tipo di modello di elaborazione del linguaggio naturale che genera testi combinando le capacità di un modello linguistico su larga scala con un componente di recupero che recupera informazioni rilevanti da un database o da un corpus di testi. Questo approccio consente di generare risposte più accurate, informative e contestualmente rilevanti, sfruttando fonti di conoscenza esterne.

API Embeddings di NLP Cloud

NLP Cloud propone un'API per gli embeddings che offre l'opportunità di estrarre gli embeddings in modo immediato, basandosi su modelli di Sentence Transformers come Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
Il tempo di risposta (latenza) è molto basso per i modelli di embeddings, il che consente di includere facilmente l'estrazione di embeddings in un flusso di lavoro più ampio e complesso.

Per maggiori dettagli, consultare la documentazione sulle incorporazioni qui.

Testare gli embeddings localmente è una cosa, ma usarli in modo affidabile in produzione è un'altra cosa. Con NLP Cloud potete fare entrambe le cose!

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Domande frequenti

Perché le incorporazioni sono importanti nell'apprendimento automatico e nell'IA?

Gli embeddings sono fondamentali nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale perché consentono di rappresentare dati sparsi e ad alta densità (come parole, immagini o comportamenti degli utenti) in uno spazio denso e a bassa densità, preservando le relazioni semantiche e i modelli. Ciò facilita un apprendimento più efficiente ed efficace da parte dei modelli, consentendo di migliorare le prestazioni in compiti quali la classificazione, la raccomandazione e la comprensione del linguaggio naturale.

Come si può valutare la qualità delle incorporazioni?

La qualità degli embeddings può essere valutata attraverso metodi intrinseci, come compiti di analogia o valutazioni di clustering che misurano direttamente la rappresentazione delle relazioni linguistiche o concettuali degli embeddings. In alternativa, i metodi di valutazione estrinseca valutano il miglioramento delle prestazioni dei compiti a valle, come la classificazione dei testi o la sentiment analysis, quando si utilizzano gli embeddings.

Come vengono utilizzati gli embeddings nei sistemi di raccomandazione?

Nei sistemi di raccomandazione, gli embeddings vengono utilizzati per convertire gli articoli e gli utenti in vettori in uno spazio a bassa dimensione, che catturano modelli e preferenze complesse. Calcolando le misure di somiglianza tra questi vettori, il sistema può raccomandare in modo efficiente gli articoli che potrebbero piacere a un utente in base alle sue interazioni storiche e alle interazioni di altri utenti con gusti simili.

Cosa sono le incorporazioni contestuali e perché sono importanti?

Le incorporazioni contestuali sono rappresentazioni avanzate delle parole che catturano il significato in base al testo circostante, a differenza delle incorporazioni statiche che assegnano una singola incorporazione a ogni parola indipendentemente dal suo contesto. Sono importanti perché consentono ai modelli di comprendere le sfumature del linguaggio, come gli omonimi o le parole che cambiano significato in base alle parole circostanti, portando a interpretazioni più accurate nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale. Questa funzione è predefinita su NLP Cloud.

In che modo le incorporazioni sono utili in un sistema RAG?

In un sistema di Retrieval-Augmented Generation (RAG), gli embeddings sono fondamentali per recuperare efficacemente documenti o voci di dati rilevanti da un corpus di grandi dimensioni, in base alla somiglianza semantica con una determinata query. Questa fase di recupero arricchisce l'input del componente di generazione, portando a risposte più informate, accurate e contestualmente appropriate o alla generazione di contenuti.

In che modo gli embeddings sono utili nella ricerca semantica?

Gli embeddings sono utili nella ricerca semantica perché convertono il testo in vettori densi che catturano il significato semantico e le relazioni tra le parole o le frasi, consentendo all'algoritmo di ricerca di comprendere e recuperare i contenuti contestualmente rilevanti per la query, anche se le parole chiave esatte non sono presenti. Questo migliora significativamente l'accuratezza e la pertinenza dei risultati di ricerca, concentrandosi sull'intento e sul significato della richiesta dell'utente, anziché basarsi esclusivamente sulla corrispondenza delle parole chiave.

Posso provare l'API embeddings gratuitamente?

Sì, come tutti i modelli di NLP Cloud, l'endpoint API embeddings può essere testato gratuitamente.

In che modo la vostra API AI gestisce la privacy e la sicurezza dei dati durante il processo di estrazione degli embeddings?

NLP Cloud si concentra sulla privacy dei dati: non registriamo né memorizziamo il contenuto delle richieste effettuate dall'utente sulla nostra API. NLP Cloud è conforme alle norme HIPAA e GDPR.

Quali sono le lingue o i locales supportati per questa API embeddings?

La nostra API di embeddings supporta 50 lingue
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