Затрудняетесь с ИИ или разработкой полного стека? Наши эксперты готовы помочь вам: индивидуальные консультации, техническая интеграция и многое другое. Обращайтесь по адресу [email protected].

API для встраивания

Что такое эмбеддинги?

Эмбдинги - это векторные представления фрагментов текста. Если два фрагмента текста имеют схожее векторное представление, это, скорее всего, означает, что они имеют схожий смысл.

Представьте, что у вас есть 3 следующих предложения:

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!

Вот вкрапления из 3 приведенных выше предложений (усеченные для простоты):

[[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]]

Вкрапления - одна из основных особенностей обработки естественного языка, поскольку, как только машина способна обнаружить сходство между текстами, это открывает путь для множества интересных приложений, таких как семантическое сходство, системы RAG (retrieval augmented generation), семантический поиск, обнаружение парафразы, кластеризация и многое другое.

Вкрапления искусственного интеллекта

Зачем извлекать вкрапления?

Вот несколько примеров, когда вкрапления оказываются чрезвычайно полезными:

Семантическое сходство

Вы можете захотеть определить, говорят ли два предложения об одном и том же или нет. Это полезно, например, для обнаружения перефразирования (плагиата). Также полезно понять, говорят ли несколько человек на одну и ту же тему или нет.

Семантический поиск

Семантический поиск - это современный способ поиска информации. Вместо того чтобы наивно искать тексты, содержащие определенные ключевые слова, теперь вы можете искать тексты, говорящие об интересующей вас теме, даже если ключевые слова не совпадают (например, в случае с синонимами).

Кластеризация

Возможно, вам захочется сгруппировать вещи по категориям (идеи, речи, разговоры...). Кластеризация - это старая техника машинного обучения, которая теперь может быть эффективно применена для обработки естественного языка.

RAG Systems

Системы RAG (Retrieval Augmented Generation) - это тип модели обработки естественного языка, которая генерирует текст, объединяя возможности крупномасштабной языковой модели с компонентом поиска, который извлекает релевантную информацию из базы данных или корпуса текстов. Такой подход позволяет генерировать более точные, информативные и контекстуально релевантные ответы за счет использования внешних источников знаний.

NLP Cloud's Embeddings API

NLP Cloud предлагает API для вкраплений, который дает вам возможность извлекать вкрапления из коробки, основываясь на моделях Sentence Transformers, таких как Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
Время отклика (latency) для моделей вкраплений очень мало, что позволяет легко включить извлечение вкраплений в более крупный и сложный рабочий процесс.

Более подробную информацию можно найти в нашей документации о вкраплениях здесь.

Одно дело - тестировать вкрапления локально, а другое - надежно использовать их в производстве. С NLP Cloud вы можете делать и то, и другое!

Попробуйте извлечь вкрапления
бесплатно

Часто задаваемые вопросы

Почему вкрапления важны для машинного обучения и ИИ?

Вкрапления играют важную роль в машинном обучении и искусственном интеллекте, поскольку они позволяют представлять высокоразмерные и разреженные данные (например, слова, изображения или поведение пользователя) в плотном, более низкоразмерном пространстве, сохраняя семантические связи и закономерности. Это способствует более эффективному и результативному обучению моделей, что позволяет повысить производительность в таких задачах, как классификация, рекомендации и понимание естественного языка.

Как оценить качество вкраплений?

Качество вкраплений может оцениваться внутренними методами, такими как задачи аналогии или кластеризации, которые непосредственно измеряют представление вкраплений о лингвистических или концептуальных отношениях. В качестве альтернативы, внешние методы оценки оценивают улучшение производительности последующих задач, таких как классификация текста или анализ настроения, при использовании вкраплений.

Как вкрапления используются в рекомендательных системах?

В рекомендательных системах вкрапления используются для преобразования предметов и пользователей в векторы в низкоразмерном пространстве, отражающие сложные модели и предпочтения. Вычисляя меры сходства между этими векторами, система может эффективно рекомендовать товары, которые могут понравиться пользователю, основываясь на его исторических взаимодействиях и взаимодействиях других людей с похожими вкусами.

Что такое контекстные вкрапления и почему они важны?

Контекстные вкрапления - это расширенные представления слов, которые передают их значение на основе окружающего текста, в отличие от статических вкраплений, которые присваивают одно вкрапление каждому слову независимо от его контекста. Они важны, поскольку позволяют моделям понимать нюансы языка, такие как омонимы или слова, которые меняют значение в зависимости от окружающих слов, что приводит к более точным интерпретациям в задачах обработки естественного языка. В NLP Cloud это сделано по умолчанию.

Чем полезны вкрапления в системе RAG?

В системе Retrieval-Augmented Generation (RAG) вкрапления имеют решающее значение для эффективного извлечения релевантных документов или записей данных из большого массива на основе семантического сходства с заданным запросом. Этот этап поиска обогащает входные данные для компонента генерации, что приводит к более обоснованным, точным и контекстуально подходящим ответам или генерации контента.

Чем полезны вкрапления в семантическом поиске?

Встраивания полезны в семантическом поиске, поскольку они преобразуют текст в плотные векторы, отражающие семантическое значение и связи между словами или фразами, позволяя поисковому алгоритму понимать и извлекать контент, контекстуально релевантный запросу, даже если в нем нет точных ключевых слов. Это значительно повышает точность и релевантность результатов поиска, поскольку позволяет сосредоточиться на намерениях и смысле, стоящих за запросом пользователя, а не полагаться только на совпадение ключевых слов.

Могу ли я попробовать API встраивания бесплатно?

Да, как и все модели на NLP Cloud, конечную точку API для вкраплений можно протестировать бесплатно

Как ваш API ИИ обеспечивает конфиденциальность и безопасность данных в процессе извлечения вкраплений?

NLP Cloud уделяет особое внимание конфиденциальности данных: мы не регистрируем и не храним содержимое запросов, которые вы делаете к нашему API. NLP Cloud соответствует требованиям HIPAA и GDPR.

Какие языки или локали поддерживаются для этого API встраивания?

Наш API для встраивания поддерживает 50 языков
Попробуйте извлечь вкрапления
бесплатно