Worstel je met AI of full-stack ontwikkeling? Onze experts staan klaar om je te begeleiden: advies op maat, technische integratie en meer. Neem contact op met [email protected].

Inbeddings-API

Wat zijn inbeddingen?

Embeddings zijn vectorvoorstellingen van stukken tekst. Als 2 stukken tekst een gelijkaardige vectorvoorstelling hebben, betekent dit hoogstwaarschijnlijk dat ze een gelijkaardige betekenis hebben.

Stel je voor dat je de volgende 3 zinnen hebt:

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!

Hier zijn de inbeddingen van de 3 bovenstaande zinnen (ingekort voor de eenvoud):

[[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]]

Embeddings zijn een belangrijk kenmerk van Natural Language Processing omdat, zodra een machine in staat is om overeenkomsten tussen teksten te detecteren, dit de weg vrijmaakt voor vele interessante toepassingen zoals semantische gelijkenis, RAG (retrieval augmented generation) systemen, semantisch zoeken, parafrase detectie, clustering en nog veel meer.

AI-inbeddingen

Waarom embeddings extraheren?

Hier zijn enkele voorbeelden waarbij embeddings zeer nuttig zijn:

Semantische overeenkomst

Je zou kunnen detecteren of 2 zinnen over hetzelfde gaan of niet. Dat is bijvoorbeeld handig voor het opsporen van parafrases (plagiaat). Het is ook nuttig om te begrijpen of meerdere personen het over hetzelfde onderwerp hebben of niet.

Semantisch zoeken

Semantisch zoeken is de moderne manier van informatie zoeken. In plaats van naïef te zoeken naar teksten die specifieke trefwoorden bevatten, kun je nu zoeken naar teksten die gaan over een onderwerp waarin je geïnteresseerd bent, zelfs als de trefwoorden niet overeenkomen (in het geval van synoniemen bijvoorbeeld).

Clustering

Je wilt misschien dingen groeperen op categorieën (ideeën, toespraken, gesprekken...). Clusteren is een oude techniek van machinaal leren die nu effectief kan worden toegepast op natuurlijke taalverwerking.

RAG Systemen

RAG-systemen (Retrieval Augmented Generation) zijn een type model voor natuurlijke taalverwerking dat tekst genereert door de mogelijkheden van een grootschalig taalmodel te combineren met een retrievalcomponent die relevante informatie ophaalt uit een database of corpus van teksten. Deze aanpak maakt het mogelijk om nauwkeurigere, informatievere en contextueel relevantere antwoorden te genereren door gebruik te maken van externe kennisbronnen.

Inbeddings-API van NLP Cloud

NLP Cloud biedt een inbeddings-API die je de mogelijkheid geeft om inbeddingen out of the box te extraheren, gebaseerd op Sentence Transformers-modellen zoals Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
De responstijd (latency) is erg laag voor inbeddingsmodellen, waardoor je de extractie van inbeddingen gemakkelijk kunt opnemen in een grotere en complexere workflow.

Zie voor meer informatie onze documentatie over embeddings hier.

Lokaal embeddings testen is één ding, maar ze betrouwbaar in productie gebruiken is iets anders. Met NLP Cloud kunt u het gewoon allebei doen!

Probeer inbeddingsextractie
gratis

Veelgestelde vragen

Waarom zijn embeddings belangrijk bij machinaal leren en AI?

Embeddings zijn cruciaal voor machinaal leren en AI omdat ze de representatie van hoogdimensionale, schaarse gegevens (zoals woorden, afbeeldingen of gebruikersgedrag) in een dichte, lager-dimensionale ruimte mogelijk maken, waarbij semantische relaties en patronen behouden blijven. Dit maakt efficiënter en effectiever leren door modellen mogelijk, waardoor taken zoals classificatie, aanbevelingen en het begrijpen van natuurlijke taal beter kunnen worden uitgevoerd.

Hoe kun je de kwaliteit van embeddings evalueren?

De kwaliteit van embeddings kan geëvalueerd worden via intrinsieke methodes, zoals analogietaken of clusterevaluaties die rechtstreeks de representatie van linguïstische of conceptuele relaties door de embeddings meten. Als alternatief beoordelen extrinsieke evaluatiemethoden de prestatieverbetering van downstream taken, zoals tekstclassificatie of sentimentanalyse, bij gebruik van de embeddings.

Hoe worden embeddings gebruikt in aanbevelingssystemen?

In aanbevelingssystemen worden embeddings gebruikt om items en gebruikers om te zetten in vectoren in een lager-dimensionale ruimte, waarbij complexe patronen en voorkeuren worden vastgelegd. Door similariteitsmetingen tussen deze vectoren te berekenen, kan het systeem efficiënt items aanbevelen die een gebruiker waarschijnlijk leuk vindt op basis van zijn historische interacties en de interacties van anderen met een vergelijkbare smaak.

Wat zijn contextuele inbeddingen en waarom zijn ze belangrijk?

Contextuele inbeddingen zijn geavanceerde representaties van woorden die de betekenis vastleggen op basis van de omringende tekst, in tegenstelling tot statische inbeddingen die een enkele inbedding toekennen aan elk woord, ongeacht de context. Ze zijn belangrijk omdat ze modellen in staat stellen nuances in taal te begrijpen, zoals homoniemen of woorden die van betekenis veranderen op basis van de omringende woorden, wat leidt tot nauwkeurigere interpretaties in natuurlijke taalverwerkingstaken. Dit gebeurt standaard op NLP Cloud.

Hoe zijn inbeddingen nuttig in een RAG-systeem?

In een Retrieval-Augmented Generation (RAG) systeem zijn embeddings cruciaal voor het effectief ophalen van relevante documenten of data entries uit een groot corpus, gebaseerd op de semantische gelijkenis met een gegeven query. Deze retrieval stap verrijkt de input voor de generatiecomponent, wat leidt tot beter geïnformeerde, accurate en contextueel geschikte antwoorden of content generatie.

Hoe zijn embeddings nuttig bij semantisch zoeken?

Embeddings zijn nuttig bij semantisch zoeken omdat ze tekst omzetten in dichte vectoren die de semantische betekenis en relaties tussen woorden of zinnen vastleggen, waardoor het zoekalgoritme inhoud kan begrijpen en ophalen die contextueel relevant is voor de zoekopdracht, zelfs als de exacte trefwoorden niet aanwezig zijn. Dit verbetert de nauwkeurigheid en relevantie van zoekresultaten aanzienlijk door zich te richten op de intentie en betekenis achter de zoekopdracht van de gebruiker in plaats van alleen te vertrouwen op het matchen van trefwoorden.

Kan ik de embeddings-API gratis uitproberen?

Ja, net als alle modellen op NLP Cloud kan het embeddings API-eindpunt gratis worden getest.

Hoe gaat jullie AI API om met de privacy en beveiliging van gegevens tijdens het extractieproces van embeddings?

NLP Cloud is gericht op data privacy by design: we loggen of slaan de inhoud van de verzoeken die je doet op onze API niet op. NLP Cloud voldoet zowel aan HIPAA als GDPR.

Wat zijn de ondersteunde talen of locales voor deze embeddings-API?

Onze embeddings API ondersteunt 50 talen
Embeddings extractie proberen
gratis