Aveți probleme cu inteligența artificială sau cu dezvoltarea full-stack? Experții noștri sunt aici pentru a vă ghida: consiliere personalizată, integrare tehnică și multe altele. Contactați-ne la [email protected].

API pentru încorporări

Ce sunt incluziunile?

Încorporările sunt reprezentări vectoriale ale unor fragmente de text. Dacă 2 bucăți de text au o reprezentare vectorială similară, înseamnă, cel mai probabil, că au un înțeles similar.

Imaginați-vă că aveți următoarele 3 propoziții:

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!

Iată incluziunile din cele 3 propoziții de mai sus (trunchiate pentru simplificare):

[[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]]

Încorporările sunt o caracteristică de bază a procesării limbajului natural, deoarece, odată ce o mașină este capabilă să detecteze similitudini între texte, aceasta deschide calea pentru multe aplicații interesante, cum ar fi similaritatea semantică, sistemele RAG (retrieval augmented generation), căutarea semantică, detectarea parafrazelor, gruparea și multe altele.

Încorporări AI

De ce să extragem încorporările?

Iată câteva exemple în care încorporările sunt extrem de utile:

Similaritate semantică

S-ar putea să doriți să detectați dacă două propoziții se referă la același lucru sau nu. Acest lucru este util pentru detectarea parafrazei (plagiatului), de exemplu. De asemenea, este util pentru a înțelege dacă mai multe persoane vorbesc sau nu despre același subiect.

Căutare semantică

Căutarea semantică este un mod modern de căutare a informațiilor. În loc să căutați în mod naiv texte care conțin cuvinte-cheie specifice, acum puteți căuta texte care vorbesc despre un subiect care vă interesează, chiar dacă cuvintele-cheie nu se potrivesc (în cazul sinonimelor, de exemplu).

Clusterizare

Poate doriți să grupați lucrurile pe categorii (idei, discursuri, conversații...). Gruparea este o tehnică veche de învățare automată care poate fi acum aplicată în mod eficient la procesarea limbajului natural.

Sisteme RAG

Sistemele RAG (Retrieval Augmented Generation) sunt un tip de model de procesare a limbajului natural care generează text prin combinarea capacităților unui model de limbaj la scară largă cu o componentă de recuperare care extrage informații relevante dintr-o bază de date sau dintr-un corpus de texte. Această abordare permite generarea unor răspunsuri mai precise, mai informative și mai relevante din punct de vedere contextual prin valorificarea surselor externe de cunoștințe.

API de încorporare NLP Cloud's Embeddings

NLP Cloud propune un API de încorporări care vă oferă posibilitatea de a extrage încorporări din start, pe baza modelelor de transformare a sentințelor precum Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
Timpul de răspuns (latența) este foarte scăzut pentru modelele de încorporare, ceea ce vă permite să includeți cu ușurință extracția de încorporări într-un flux de lucru mai mare și mai complex.

Pentru mai multe detalii, consultați documentația noastră despre încorporări. aici.

Testarea încorporărilor la nivel local este un lucru, dar utilizarea lor fiabilă în producție este altceva. Cu NLP Cloud le puteți face pe amândouă!

Încercați extracția de încorporări
gratuit

Întrebări frecvente

De ce sunt importante incluziunile în învățarea automată și inteligența artificială?

Înscrierile sunt esențiale în învățarea automată și în inteligența artificială, deoarece permit reprezentarea datelor cu dimensiuni mari și rare (cum ar fi cuvintele, imaginile sau comportamentele utilizatorilor) într-un spațiu dens, cu dimensiuni mai mici, păstrând relațiile și modelele semantice. Acest lucru facilitează o învățare mai eficientă și mai eficace a modelelor, permițând îmbunătățirea performanțelor în sarcini precum clasificarea, recomandarea și înțelegerea limbajului natural.

Cum se poate evalua calitatea încorporărilor?

Calitatea încorporărilor poate fi evaluată prin metode intrinseci, cum ar fi sarcinile de analogie sau evaluările de grupare care măsoară direct reprezentarea de către încorporări a relațiilor lingvistice sau conceptuale. Alternativ, metodele de evaluare extrinsecă evaluează îmbunătățirea performanțelor sarcinilor din aval, cum ar fi clasificarea textului sau analiza sentimentelor, atunci când se utilizează încorporările.

Cum sunt utilizate încorporările în sistemele de recomandare?

În sistemele de recomandare, încorporările sunt utilizate pentru a converti elementele și utilizatorii în vectori într-un spațiu cu dimensiuni mai mici, captând modele și preferințe complexe. Prin calcularea măsurilor de similaritate între acești vectori, sistemul poate recomanda în mod eficient elemente care ar putea fi pe placul unui utilizator pe baza interacțiunilor sale istorice și a interacțiunilor altor persoane cu gusturi similare.

Ce sunt incluziunile contextuale și de ce sunt importante?

Încorporările contextuale sunt reprezentări avansate ale cuvintelor care captează semnificația pe baza textului înconjurător, spre deosebire de încorporările statice, care atribuie o singură încorporare fiecărui cuvânt, indiferent de contextul său. Acestea sunt importante deoarece permit modelelor să înțeleagă nuanțele din limbaj, cum ar fi omonimele sau cuvintele care își schimbă sensul în funcție de cuvintele din jur, ceea ce duce la interpretări mai precise în sarcinile de procesare a limbajului natural. Acest lucru este realizat în mod implicit în NLP Cloud.

Cum sunt utile încorporările într-un sistem RAG?

Într-un sistem RAG (Retrieval-Augmented Generation), încorporările sunt esențiale pentru a prelua în mod eficient documente sau intrări de date relevante dintr-un corpus mare, pe baza similarității semantice cu o anumită interogare. Această etapă de regăsire îmbogățește datele de intrare pentru componenta de generare, ceea ce duce la răspunsuri sau la generarea de conținut mai bine informate, mai precise și mai adecvate din punct de vedere contextual.

Cum sunt utile încorporările în căutarea semantică?

Încorporările sunt utile în căutarea semantică, deoarece convertesc textul în vectori densi care captează semnificația semantică și relațiile dintre cuvinte sau fraze, permițând algoritmului de căutare să înțeleagă și să recupereze conținutul care este relevant din punct de vedere contextual pentru interogare, chiar dacă nu sunt prezente cuvintele cheie exacte. Acest lucru îmbunătățește semnificativ acuratețea și relevanța rezultatelor căutării, concentrându-se pe intenția și semnificația din spatele interogării utilizatorului, în loc să se bazeze doar pe potrivirea cuvintelor cheie.

Pot să încerc gratuit API-ul de încorporare?

Da, la fel ca toate modelele de pe NLP Cloud, endpoint-ul API pentru încorporări poate fi testat gratuit.

Cum gestionează API-ul dvs. de inteligență artificială confidențialitatea și securitatea datelor în timpul procesului de extragere a incluziunilor?

NLP Cloud se concentrează pe confidențialitatea datelor prin proiectare: nu înregistrăm sau stocăm conținutul cererilor pe care le faceți pe API-ul nostru. NLP Cloud este conform atât cu HIPAA, cât și cu GDPR.

Care sunt limbile sau localitățile acceptate pentru acest API de încorporare?

API-ul nostru de încorporare acceptă 50 de limbi
Încercați extracția de încorporări
gratuit