Susiduriate su sunkumais dirbtinio intelekto arba viso paketo kūrimo srityje? Mūsų ekspertai padės jums: teiksime pritaikytus patarimus, techninę integraciją ir dar daugiau. Kreipkitės į [email protected].

Įterpinių API

Kas yra įterpiniai?

Įterpiniai - tai tekstų dalių vektoriniai atvaizdai. Jei 2 teksto dalys turi panašų vektorinį atvaizdavimą, tai greičiausiai reiškia, kad jų prasmė yra panaši.

Įsivaizduokite, kad turite šiuos 3 sakinius:

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!

Toliau pateikiame 3 pirmiau pateiktų sakinių įterpinius (dėl paprastumo sutrumpintus):

[[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]]

Įterpiniai yra pagrindinė natūralios kalbos apdorojimo funkcija, nes, kai mašina sugeba aptikti tekstų panašumus, tai atveria kelią daugeliui įdomių programų, tokių kaip semantinis panašumas, RAG (angl. retrieval augmented generation) sistemos, semantinė paieška, parafrazių aptikimas, klasterizavimas ir kt.

AI įterpiniai

Kodėl verta išgauti įterptinius duomenis?

Pateikiame keletą pavyzdžių, kai įterpiniai yra labai naudingi:

Semantinis panašumas

Galbūt norėsite nustatyti, ar 2 sakiniuose kalbama apie tą patį dalyką, ar ne. Tai naudinga, pavyzdžiui, aptikti parafrazę (plagiatą). Taip pat naudinga suprasti, ar keli asmenys kalba ta pačia tema, ar ne.

Semantinė paieška

Semantinė paieška - tai šiuolaikinis informacijos paieškos būdas. Užuot naiviai ieškoję tekstų su konkrečiais raktažodžiais, dabar galite ieškoti tekstų, kuriuose kalbama jus dominančia tema, net jei raktažodžiai nesutampa (pavyzdžiui, sinonimų atveju).

Klasterizavimas

Galite sugrupuoti dalykus pagal kategorijas (idėjos, kalbos, pokalbiai...). Grupavimas yra senas mašininio mokymosi metodas, kurį dabar galima veiksmingai taikyti natūralios kalbos apdorojimui.

RAG Systems

RAG (angl. Retrieval Augmented Generation) sistemos - tai natūralios kalbos apdorojimo modelio tipas, kuris generuoja tekstą derindamas didelės apimties kalbos modelio galimybes su paieškos komponentu, kuris iš duomenų bazės ar tekstų korpuso parenka reikiamą informaciją. Šis metodas leidžia generuoti tikslesnius, informatyvesnius ir kontekstui tinkamus atsakymus panaudojant išorinius žinių šaltinius.

"NLP Cloud" įterptųjų duomenų API

"NLP Cloud" siūlo įterpinių API, kuri suteikia jums galimybę iš karto išgauti įterpinius, pagrįstus sakinių transformavimo modeliais, tokiais kaip "Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2".
Įterptinių modelių atsako laikas (uždelsimas) yra labai mažas, todėl įterptinių modelių išskyrimą galima lengvai įtraukti į didesnę ir sudėtingesnę darbo eigą.

Daugiau informacijos rasite mūsų dokumentuose apie įterpinius čia.

Vienas dalykas yra bandyti įterptinius elementus vietoje, o kitas - patikimai naudoti juos gamyboje. Naudodami NLP debesį galite daryti ir viena, ir kita!

Pabandykite išgauti įterptinius elementus
nemokamai

Dažnai užduodami klausimai

Kodėl įterpiniai svarbūs mašininiam mokymuisi ir dirbtiniam intelektui?

Įterpiniai yra labai svarbūs mašinų mokymosi ir dirbtinio intelekto srityse, nes jie leidžia didelės apimties retus duomenis (pvz., žodžius, vaizdus ar naudotojų elgseną) atvaizduoti tankioje mažesnės apimties erdvėje, išsaugant semantinius ryšius ir modelius. Tai palengvina efektyvesnį ir veiksmingesnį modelių mokymąsi, todėl pagerėja tokių užduočių, kaip klasifikavimas, rekomendavimas ir natūralios kalbos supratimas, rezultatai.

Kaip galima įvertinti įterpinių kokybę?

Įterptinių duomenų kokybę galima įvertinti taikant vidinius metodus, pavyzdžiui, analogijos užduotis arba klasterizacijos vertinimus, kuriais tiesiogiai įvertinamas įterptinių duomenų kalbinių ar konceptualių ryšių atvaizdavimas. Taip pat išoriniais vertinimo metodais vertinama, kaip naudojant įterptinius elementus pagerėja tolesnių užduočių, pavyzdžiui, teksto klasifikavimo ar nuotaikų analizės, rezultatai.

Kaip įterpiniai naudojami rekomendacijų sistemose?

Rekomendacijų sistemose įterptiniai elementai ir naudotojai paverčiami vektoriais mažesnės dimensijos erdvėje, kuriuose galima užfiksuoti sudėtingus modelius ir pageidavimus. Apskaičiuodama šių vektorių panašumo matus, sistema gali veiksmingai rekomenduoti elementus, kurie gali patikti naudotojui, remdamasi jo istorine sąveika ir kitų panašaus skonio naudotojų sąveika.

Kas yra kontekstiniai įterpiniai ir kodėl jie svarbūs?

Kontekstiniai įterpiniai - tai pažangūs žodžių atvaizdai, kurie atspindi reikšmę, pagrįstą aplinkiniu tekstu, kitaip nei statiniai įterpiniai, kurie kiekvienam žodžiui priskiria vieną įterpinį, neatsižvelgiant į jo kontekstą. Jie svarbūs, nes leidžia modeliams suprasti kalbos niuansus, pavyzdžiui, homonimus arba žodžius, kurių reikšmė keičiasi priklausomai nuo aplinkinių žodžių, ir taip padeda tiksliau interpretuoti natūralios kalbos apdorojimo užduotis. NLP debesyje tai daroma pagal numatytuosius nustatymus.

Kaip įterpiniai naudingi RAG sistemoje?

Paieškos papildytoje generavimo sistemoje (RAG) įterptiniai elementai yra labai svarbūs, kad iš didelio korpuso būtų galima efektyviai gauti atitinkamus dokumentus ar duomenų įrašus, remiantis semantiniu panašumu į pateiktą užklausą. Šis paieškos etapas praturtina generavimo komponento įvesties duomenis, todėl atsakymai arba turinio generavimas tampa informatyvesnis, tikslesnis ir kontekstui tinkamesnis.

Kaip įterpiniai naudingi semantinėje paieškoje?

Įterpiniai yra naudingi semantinėje paieškoje, nes jie paverčia tekstą tankiais vektoriais, kuriuose užfiksuota semantinė reikšmė ir ryšiai tarp žodžių ar frazių, todėl paieškos algoritmas gali suprasti ir gauti turinį, kuris yra kontekstualiai susijęs su užklausa, net jei nėra tikslių raktinių žodžių. Tai gerokai padidina paieškos rezultatų tikslumą ir tinkamumą, nes dėmesys sutelkiamas į naudotojo užklausos ketinimus ir prasmę, o ne vien į raktažodžių atitikimą.

Ar galiu nemokamai išbandyti įterpimo API?

Taip, kaip ir visus "NLP Cloud" esančius modelius, įterpinių API galinį tašką galima išbandyti nemokamai.

Kaip jūsų dirbtinio intelekto sąsajos sąsajoje (API) tvarkomas duomenų privatumas ir saugumas išskiriant įterpinius?

"NLP Cloud" yra orientuota į duomenų privatumą: mes neregistruojame ir nesaugome užklausų, kurias atliekate naudodamiesi mūsų API, turinio. "NLP Cloud" atitinka HIPAA ir BDAR reikalavimus.

Kokios yra palaikomos šios įterpimo API kalbos ar vietovės?

Mūsų įterpimo API palaiko 50 kalbų
Išbandykite įterptinių elementų išskyrimą
nemokamai