Sliter du med AI eller fullstack-utvikling? Ekspertene våre er her for å veilede deg: skreddersydde råd, teknisk integrasjon og mer. Ta kontakt på [email protected].

API for innbygging

Hva er embeddings?

Embeddings er vektorrepresentasjoner av tekststykker. Hvis to tekststykker har en lignende vektorrepresentasjon, betyr det mest sannsynlig at de har en lignende betydning.

Forestill deg at du har følgende tre setninger:

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!

Her er innbyggingene fra de tre setningene ovenfor (avkortet for enkelhets skyld):

[[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]]

Når en maskin er i stand til å oppdage likheter mellom tekster, åpner det for mange interessante anvendelser som semantisk likhet, RAG-systemer (retrieval augmented generation), semantisk søk, omskrivningsdeteksjon, klyngedannelse og mye mer.

AI-innebygging

Hvorfor trekke ut embeddings?

Her er noen eksempler der embeddings er svært nyttige:

Semantisk likhet

Det kan være lurt å finne ut om to setninger handler om det samme eller ikke. Det er for eksempel nyttig for å oppdage parafraser (plagiat). Det er også nyttig for å forstå om flere personer snakker om samme emne eller ikke.

Semantisk søk

Semantisk søk er den moderne måten å søke etter informasjon på. I stedet for naivt å søke etter tekster som inneholder bestemte nøkkelord, kan du nå søke etter tekster som omhandler et emne du er interessert i, selv om nøkkelordene ikke stemmer overens (for eksempel synonymer).

Gruppering

Det kan være lurt å gruppere ting etter kategorier (ideer, taler, samtaler...). Gruppering er en gammel maskinlæringsteknikk som nå kan brukes effektivt til behandling av naturlig språk.

RAG Systems

RAG-systemer (Retrieval Augmented Generation) er en type modell for naturlig språkbehandling som genererer tekst ved å kombinere egenskapene til en storskala språkmodell med en gjenfinningskomponent som henter relevant informasjon fra en database eller et tekstkorpus. Denne tilnærmingen gjør det mulig å generere mer nøyaktige, informative og kontekstuelt relevante svar ved å utnytte eksterne kunnskapskilder.

NLP Clouds API for innbygging

NLP Cloud tilbyr et API for embeddings som gir deg muligheten til å trekke ut embeddings uten videre, basert på Sentence Transformers-modeller som Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
Responstiden (latenstiden) er svært lav for embeddingsmodeller, noe som gjør det enkelt å inkludere utvinning av embeddings i en større og mer kompleks arbeidsflyt.

Du finner mer informasjon i dokumentasjonen vår om innbäddinger her.

Å teste embeddings lokalt er én ting, men å bruke dem pålitelig i produksjon er noe helt annet. Med NLP Cloud kan du gjøre begge deler!

Prøv å trekke ut embeddings
gratis

Ofte stilte spørsmål

Hvorfor er embeddings viktig innen maskinlæring og kunstig intelligens?

Embeddings er avgjørende innen maskinlæring og kunstig intelligens fordi de gjør det mulig å representere høydimensjonale, sparsomme data (som ord, bilder eller brukeratferd) i et tett, lavdimensjonalt rom, slik at semantiske relasjoner og mønstre bevares. Dette gjør det enklere for modellene å lære mer effektivt, noe som gir bedre resultater i oppgaver som klassifisering, anbefalinger og naturlig språkforståelse.

Hvordan kan man evaluere kvaliteten på innbyggingene?

Kvaliteten på embeddings kan evalueres ved hjelp av indre metoder, for eksempel analogiopgaver eller klyngeevalueringer som direkte måler embeddingenes representasjon av språklige eller konseptuelle relasjoner. Alternativt kan man bruke ekstrinsikale evalueringsmetoder for å vurdere forbedringen i ytelsen til nedstrømsoppgaver, som tekstklassifisering eller sentimentanalyse, ved bruk av innbyggingene.

Hvordan brukes embeddings i anbefalingssystemer?

I anbefalingssystemer brukes embeddings til å konvertere varer og brukere til vektorer i et rom med lavere dimensjoner, noe som fanger opp komplekse mønstre og preferanser. Ved å beregne likhetsmål mellom disse vektorene kan systemet effektivt anbefale produkter som sannsynligvis vil appellere til en bruker, basert på brukerens tidligere interaksjoner og interaksjonene til andre med lignende smak.

Hva er kontekstuell innbygging, og hvorfor er det viktig?

Kontekstuelle innstøpninger er avanserte representasjoner av ord som fanger opp betydningen basert på den omkringliggende teksten, i motsetning til statiske innstøpninger som tilordner en enkelt innstøping til hvert ord uavhengig av konteksten. De er viktige fordi de gjør det mulig for modeller å forstå nyanser i språket, for eksempel homonymer eller ord som endrer betydning basert på ordene rundt, noe som fører til mer nøyaktige tolkninger i naturlige språkbehandlingsoppgaver. Dette gjøres som standard i NLP Cloud.

Hvordan kan embeddings være nyttige i et RAG-system?

I et RAG-system (Retrieval-Augmented Generation) er embeddings avgjørende for effektivt å hente relevante dokumenter eller dataposter fra et stort korpus, basert på semantisk likhet med en gitt spørring. Dette innhentingstrinnet beriker input til genereringskomponenten, noe som fører til mer informerte, nøyaktige og kontekstuelt passende svar eller innholdsgenerering.

Hvordan er embeddings nyttige i semantiske søk?

Embeddings er nyttige i semantiske søk, da de konverterer tekst til tette vektorer som fanger opp den semantiske betydningen og relasjonene mellom ord eller fraser, slik at søkealgoritmen kan forstå og hente innhold som er kontekstuelt relevant for søket, selv om de eksakte nøkkelordene ikke er til stede. Dette øker treffsikkerheten og relevansen av søkeresultatene betraktelig ved å fokusere på intensjonen og meningen bak brukerens søk i stedet for kun å basere seg på søkeordmatching.

Kan jeg prøve embeddings-API-et gratis?

Ja, i likhet med alle modellene på NLP Cloud kan embeddings API-endepunktet testes gratis.

Hvordan håndterer AI-API-et ditt personvern og datasikkerhet under utvinningsprosessen?

NLP Cloud er fokusert på personvern: Vi logger eller lagrer ikke innholdet i forespørslene du sender til API-et vårt. NLP Cloud er i samsvar med både HIPAA og GDPR.

Hvilke språk eller lokaliteter støttes for dette API-et?

API-et vårt for innbygging støtter 50 språk
Prøv utvinning av innstøpninger
gratis