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임베딩 API

임베딩이란 무엇인가요?

임베딩은 텍스트 조각을 벡터로 표현한 것입니다. 두 텍스트 조각의 벡터 표현이 비슷하다면 두 텍스트의 의미가 비슷하다는 뜻일 가능성이 높습니다.

다음 세 문장이 있다고 상상해 보세요:

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!

다음은 위의 세 문장에서 임베딩한 내용입니다(간결성을 위해 잘라낸 부분):

[[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]]

임베딩은 자연어 처리의 핵심 기능으로, 기계가 텍스트 간의 유사성을 감지할 수 있게 되면 의미적 유사성, RAG(검색 증강 생성) 시스템, 의미 검색, 의역어 감지, 클러스터링 등과 같은 많은 흥미로운 애플리케이션의 기반을 마련할 수 있기 때문입니다.

AI 임베딩

임베딩을 추출하는 이유는 무엇인가요?

임베딩이 매우 유용한 몇 가지 예는 다음과 같습니다:

의미적 유사성

두 문장이 같은 내용에 대해 이야기하고 있는지 여부를 감지하고 싶을 수 있습니다. 이는 예를 들어 의역(표절) 감지에 유용합니다. 여러 사람이 같은 주제에 대해 이야기하고 있는지 여부를 파악하는 데도 유용합니다.

시맨틱 검색

시맨틱 검색은 최신 정보 검색 방식입니다. 이제 특정 키워드가 포함된 텍스트를 무작정 검색하는 대신 키워드가 일치하지 않더라도 관심 있는 주제에 관한 텍스트를 검색할 수 있습니다(예시의 동의어인 경우).

클러스터링

카테고리(아이디어, 연설, 대화 등)별로 사물을 그룹화하고 싶을 수도 있습니다. 클러스터링은 오래된 머신 러닝 기법이지만 이제 자연어 처리에 효과적으로 적용될 수 있습니다.

RAG 시스템

RAG(검색 증강 생성) 시스템은 대규모 언어 모델의 기능과 데이터베이스 또는 텍스트 모음에서 관련 정보를 가져오는 검색 구성 요소를 결합하여 텍스트를 생성하는 일종의 자연어 처리 모델입니다. 이 접근 방식을 사용하면 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 유익하며 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.

NLP Cloud의 임베딩 API

NLP Cloud는 Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2와 같은 문장 변환기 모델을 기반으로 임베딩을 바로 추출할 수 있는 임베딩 API를 제안합니다.
임베딩 모델의 경우 응답 시간(대기 시간)이 매우 짧아 임베딩 추출을 더 크고 복잡한 워크플로에 쉽게 포함할 수 있습니다.

자세한 내용은 임베딩에 대한 문서를 참조하세요. 여기.

로컬에서 임베딩을 테스트하는 것과 프로덕션에서 안정적으로 사용하는 것은 별개의 문제입니다. NLP Cloud를 사용하면 두 가지를 모두 해결할 수 있습니다!

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자주 묻는 질문

머신러닝과 AI에서 임베딩이 중요한 이유는 무엇인가요?

임베딩은 고차원의 희박한 데이터(예: 단어, 이미지 또는 사용자 행동)를 저차원의 조밀한 공간에서 의미 관계와 패턴을 보존하면서 표현할 수 있기 때문에 머신러닝과 AI에서 매우 중요합니다. 이를 통해 모델이 보다 효율적이고 효과적으로 학습할 수 있으므로 분류, 추천, 자연어 이해와 같은 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

임베딩의 품질을 어떻게 평가할 수 있나요?

임베딩의 품질은 언어적 또는 개념적 관계에 대한 임베딩의 표현을 직접 측정하는 유추 작업이나 클러스터링 평가와 같은 내재적 방법을 통해 평가할 수 있습니다. 또는 외재적 평가 방법은 임베딩을 사용할 때 텍스트 분류나 감정 분석과 같은 하위 작업의 성능 향상을 평가합니다.

추천 시스템에서 임베딩은 어떻게 사용되나요?

추천 시스템에서 임베딩은 항목과 사용자를 저차원 공간의 벡터로 변환하여 복잡한 패턴과 선호도를 포착하는 데 사용됩니다. 이러한 벡터 간의 유사성 측정을 계산함으로써 시스템은 사용자의 과거 상호 작용과 비슷한 취향을 가진 다른 사람들의 상호 작용을 기반으로 사용자의 관심을 끌 만한 아이템을 효율적으로 추천할 수 있습니다.

문맥 임베딩이란 무엇이며 왜 중요한가요?

문맥 임베딩은 문맥과 관계없이 각 단어에 단일 임베딩을 할당하는 정적 임베딩과 달리 주변 텍스트를 기반으로 의미를 파악하는 고급 단어 표현입니다. 이는 모델이 동음이의어나 주변 단어에 따라 의미가 달라지는 단어와 같은 언어의 뉘앙스를 이해할 수 있게 해 자연어 처리 작업에서 보다 정확한 해석을 이끌어낼 수 있다는 점에서 중요합니다. 이 기능은 NLP Cloud에서 기본적으로 수행됩니다.

임베딩은 RAG 시스템에서 어떻게 유용하나요?

검색 증강 생성(RAG) 시스템에서 임베딩은 주어진 쿼리와의 의미론적 유사성을 기반으로 대규모 말뭉치에서 관련 문서나 데이터 항목을 효과적으로 검색하는 데 매우 중요합니다. 이 검색 단계는 생성 구성 요소에 대한 입력을 보강하여 더 많은 정보를 바탕으로 정확하고 맥락에 적합한 응답 또는 콘텐츠 생성을 유도합니다.

임베딩은 시맨틱 검색에서 어떻게 유용하나요?

임베딩은 텍스트를 단어 또는 구문 간의 의미론적 의미와 관계를 포착하는 고밀도 벡터로 변환하여 검색 알고리즘이 정확한 키워드가 없더라도 쿼리와 문맥적으로 관련된 콘텐츠를 이해하고 검색할 수 있도록 해주기 때문에 시맨틱 검색에 유용합니다. 이를 통해 키워드 매칭에만 의존하지 않고 사용자 검색어의 의도와 의미에 집중함으로써 검색 결과의 정확성과 관련성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

임베딩 API를 무료로 사용해 볼 수 있나요?

예, NLP Cloud의 모든 모델과 마찬가지로 임베딩 API 엔드포인트는 무료로 테스트할 수 있습니다.

임베딩 추출 과정에서 AI API는 데이터 프라이버시 및 보안을 어떻게 처리하나요?

NLP Cloud는 데이터 개인정보 보호에 중점을 두고 설계되어 사용자가 API에서 요청하는 내용을 기록하거나 저장하지 않습니다. NLP Cloud는 HIPAA 및 GDPR을 모두 준수합니다.

이 임베딩 API에서 지원되는 언어 또는 로캘은 무엇인가요?

임베딩 API는 50개 언어를 지원합니다.
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