Zmagasz się z AI lub rozwojem full-stack? Nasi eksperci są tutaj, aby Cię poprowadzić: dostosowane porady, integracja techniczna i nie tylko. Skontaktuj się z nami pod adresem [email protected].

Embeddings API

Czym są osadzenia?

Osadzenia to wektorowe reprezentacje fragmentów tekstu. Jeśli 2 fragmenty tekstu mają podobną reprezentację wektorową, najprawdopodobniej oznacza to, że mają podobne znaczenie.

Wyobraź sobie, że masz 3 następujące zdania:

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!

Oto osadzenia z 3 powyższych zdań (skrócone dla uproszczenia):

[[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]]

Osadzenia są podstawową cechą przetwarzania języka naturalnego, ponieważ gdy maszyna jest w stanie wykryć podobieństwa między tekstami, toruje to drogę do wielu interesujących zastosowań, takich jak podobieństwo semantyczne, systemy RAG (retrieval augmented generation), wyszukiwanie semantyczne, wykrywanie parafraz, grupowanie i wiele innych.

AI Embeddings

Dlaczego warto wyodrębniać osadzenia?

Oto kilka przykładów, w których embeddings są niezwykle przydatne:

Podobieństwo semantyczne

Możesz chcieć wykryć, czy 2 zdania mówią o tym samym, czy nie. Jest to przydatne na przykład do wykrywania parafrazy (plagiatu). Jest to również przydatne do zrozumienia, czy kilka osób mówi o tym samym temacie, czy nie.

Wyszukiwanie semantyczne

Wyszukiwanie semantyczne to nowoczesny sposób wyszukiwania informacji. Zamiast naiwnie wyszukiwać teksty zawierające określone słowa kluczowe, możesz teraz wyszukiwać teksty mówiące o interesującym Cię temacie, nawet jeśli słowa kluczowe nie pasują (na przykład w przypadku synonimów).

Klastrowanie

Możesz chcieć pogrupować rzeczy według kategorii (pomysły, przemówienia, rozmowy...). Klastrowanie to stara technika uczenia maszynowego, która może być teraz skutecznie stosowana do przetwarzania języka naturalnego.

RAG Systems

Systemy RAG (Retrieval Augmented Generation) to rodzaj modelu przetwarzania języka naturalnego, który generuje tekst, łącząc możliwości modelu językowego na dużą skalę z komponentem wyszukiwania, który pobiera odpowiednie informacje z bazy danych lub korpusu tekstów. Podejście to pozwala na generowanie dokładniejszych, bogatszych w informacje i kontekstowo istotnych odpowiedzi poprzez wykorzystanie zewnętrznych źródeł wiedzy.

Interfejs API osadzania NLP Cloud

NLP Cloud proponuje API embeddings, które daje możliwość wyodrębniania embeddings po wyjęciu z pudełka, w oparciu o modele Sentence Transformers, takie jak Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
Czas reakcji (opóźnienie) jest bardzo niski dla modeli osadzonych, co pozwala na łatwe włączenie ekstrakcji osadzonych do większego i bardziej złożonego przepływu pracy.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz naszą dokumentację dotyczącą embeddings tutaj.

Lokalne testowanie embeddingów to jedno, ale niezawodne używanie ich w środowisku produkcyjnym to zupełnie inna sprawa. Dzięki NLP Cloud możesz zrobić jedno i drugie!

Spróbuj wyodrębnić osadzenia
za darmo

Często zadawane pytania

Dlaczego osadzenia są ważne w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji?

Osadzenia mają kluczowe znaczenie w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, ponieważ umożliwiają reprezentację wielowymiarowych, rzadkich danych (takich jak słowa, obrazy lub zachowania użytkowników) w gęstej, mniej wymiarowej przestrzeni, zachowując semantyczne relacje i wzorce. Ułatwia to bardziej wydajne i skuteczne uczenie się modeli, pozwalając na lepszą wydajność w zadaniach takich jak klasyfikacja, rekomendacje i rozumienie języka naturalnego.

Jak można ocenić jakość zagnieżdżeń?

Jakość osadzeń może być oceniana za pomocą metod wewnętrznych, takich jak zadania analogii lub oceny grupowania, które bezpośrednio mierzą reprezentację relacji językowych lub pojęciowych przez osadzenia. Alternatywnie, metody oceny zewnętrznej oceniają poprawę wydajności zadań niższego szczebla, takich jak klasyfikacja tekstu lub analiza nastrojów, podczas korzystania z osadzeń.

W jaki sposób osadzenia są wykorzystywane w systemach rekomendacji?

W systemach rekomendacji osadzenia są wykorzystywane do konwersji elementów i użytkowników na wektory w przestrzeni o niższym wymiarze, przechwytując złożone wzorce i preferencje. Obliczając miary podobieństwa między tymi wektorami, system może skutecznie rekomendować przedmioty, które mogą spodobać się użytkownikowi w oparciu o jego historyczne interakcje i interakcje innych osób o podobnych gustach.

Czym są osadzenia kontekstowe i dlaczego są ważne?

Kontekstowe osadzenia są zaawansowanymi reprezentacjami słów, które przechwytują znaczenie w oparciu o otaczający tekst, w przeciwieństwie do statycznych osadzeń, które przypisują pojedyncze osadzenie do każdego słowa niezależnie od jego kontekstu. Są one ważne, ponieważ pozwalają modelom zrozumieć niuanse w języku, takie jak homonimy lub słowa, które zmieniają znaczenie w oparciu o otaczające słowa, co prowadzi do dokładniejszych interpretacji w zadaniach przetwarzania języka naturalnego. Jest to domyślnie wykonywane w NLP Cloud.

W jaki sposób osadzenia są przydatne w systemie RAG?

W systemie Retrieval-Augmented Generation (RAG) osadzanie ma kluczowe znaczenie dla skutecznego pobierania odpowiednich dokumentów lub wpisów danych z dużego korpusu, w oparciu o podobieństwo semantyczne do danego zapytania. Ten etap wyszukiwania wzbogaca dane wejściowe do komponentu generowania, prowadząc do bardziej świadomych, dokładnych i kontekstowo odpowiednich odpowiedzi lub generowania treści.

W jaki sposób osadzenia są przydatne w wyszukiwaniu semantycznym?

Osadzenia są przydatne w wyszukiwaniu semantycznym, ponieważ konwertują tekst na gęste wektory, które przechwytują znaczenie semantyczne i relacje między słowami lub frazami, umożliwiając algorytmowi wyszukiwania zrozumienie i pobranie treści, które są kontekstowo istotne dla zapytania, nawet jeśli dokładne słowa kluczowe nie są obecne. Znacznie zwiększa to dokładność i trafność wyników wyszukiwania, koncentrując się na intencjach i znaczeniu zapytania użytkownika, zamiast polegać wyłącznie na dopasowywaniu słów kluczowych.

Czy mogę wypróbować API embeddings za darmo?

Tak, podobnie jak wszystkie modele w NLP Cloud, punkt końcowy API embeddings można przetestować za darmo

Jak interfejs AI API radzi sobie z prywatnością i bezpieczeństwem danych podczas procesu ekstrakcji osadzeń?

NLP Cloud koncentruje się na prywatności danych: nie rejestrujemy ani nie przechowujemy treści żądań wysyłanych przez nasze API. NLP Cloud jest zgodna zarówno z HIPAA, jak i RODO.

Jakie są obsługiwane języki lub lokalizacje dla tego interfejsu API osadzania?

Nasz interfejs API embeddings obsługuje 50 języków
Wypróbuj ekstrakcję osadzeń
za darmo