Imate težave z umetno inteligenco ali razvojem celotnega paketa? Naši strokovnjaki so vam na voljo za pomoč: prilagojeni nasveti, tehnična integracija in še več. Obrnite se na [email protected].

API za vstavljanje

Kaj so vstavki?

Vstavitve so vektorske predstavitve delov besedil. Če imata dva dela besedila podobno vektorsko predstavitev, to najverjetneje pomeni, da imata podoben pomen.

Predstavljajte si, da imate naslednje tri stavke:

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!

Tukaj so vgraviranja iz treh zgornjih stavkov (zaradi preprostosti so skrajšana):

[[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]]

Vgradnje so ključna značilnost obdelave naravnega jezika, saj ko je stroj sposoben zaznati podobnosti med besedili, se odprejo poti za številne zanimive aplikacije, kot so semantična podobnost, sistemi RAG (retrieval augmented generation), semantično iskanje, zaznavanje parafraz, združevanje v grozde in druge.

Vstavitve umetne inteligence

Zakaj izvleček vstavkov?

Navajamo nekaj primerov, kjer so vdelani podatki zelo uporabni:

Semantična podobnost

Morda želite ugotoviti, ali dva stavka govorita o isti stvari ali ne. To je uporabno na primer za odkrivanje parafraz (plagiatorstva). Uporabno je tudi za ugotavljanje, ali več oseb govori o isti temi ali ne.

Semantično iskanje

Semantično iskanje je sodoben način iskanja informacij. Namesto naivnega iskanja besedil, ki vsebujejo določene ključne besede, lahko zdaj iščete besedila, ki govorijo o temi, ki vas zanima, tudi če se ključne besede ne ujemajo (na primer v primeru sinonimov).

Grozdenje

Morda boste želeli stvari razvrstiti po kategorijah (ideje, govori, pogovori ...). Grozdenje je stara tehnika strojnega učenja, ki jo je zdaj mogoče učinkovito uporabiti pri obdelavi naravnega jezika.

Sistemi RAG

Sistemi RAG (Retrieval Augmented Generation) so vrsta modela za obdelavo naravnega jezika, ki ustvarja besedilo z združevanjem zmogljivosti obsežnega jezikovnega modela s komponento za iskanje, ki pridobiva ustrezne informacije iz zbirke podatkov ali korpusa besedil. Ta pristop omogoča generiranje natančnejših, informativnejših in kontekstualno ustreznejših odgovorov z uporabo zunanjih virov znanja.

API za vgradnje v oblaku NLP

NLP Cloud predlaga API za vgradnje, ki vam omogoča, da vgradnje pridobite takoj, na podlagi modelov Sentence Transformers, kot je Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
Odzivni čas (zakasnitev) je pri modelih z vgnezditvami zelo majhen, kar vam omogoča, da ekstrakcijo vgnezditev preprosto vključite v večji in bolj zapleten delovni postopek.

Za več podrobnosti si oglejte našo dokumentacijo o vgradnjah tukaj.

Lokalno testiranje vgradenj je ena stvar, zanesljiva uporaba v produkciji pa druga. Z NLP Cloud lahko počnete oboje!

Poskusite z ekstrakcijo vstavkov
brezplačno

Pogosto zastavljena vprašanja

Zakaj so vgradnje pomembne pri strojnem učenju in umetni inteligenci?

Vgradnje so ključnega pomena pri strojnem učenju in umetni inteligenci, saj omogočajo predstavitev zelo razsežnih in redkih podatkov (kot so besede, slike ali vedenje uporabnikov) v gostem, manj razsežnem prostoru, pri čemer se ohranijo semantični odnosi in vzorci. To omogoča učinkovitejše in uspešnejše učenje modelov, s čimer se izboljša uspešnost nalog, kot so razvrščanje, priporočanje in razumevanje naravnega jezika.

Kako lahko ocenimo kakovost vgradenj?

Kakovost vgradenj je mogoče oceniti z notranjimi metodami, kot so naloge analogije ali ocene grozdenja, ki neposredno merijo, kako vgradnje predstavljajo jezikovne ali konceptualne odnose. Z zunanjimi metodami ocenjevanja se ocenjuje izboljšanje uspešnosti nadaljnjih nalog, kot sta razvrščanje besedil ali analiza čustev, pri uporabi vgradenj.

Kako se vstavki uporabljajo v priporočilnih sistemih?

V priporočilnih sistemih se vgradnje uporabljajo za pretvorbo predmetov in uporabnikov v vektorje v manjrazsežnem prostoru, ki zajamejo zapletene vzorce in preference. Z izračunavanjem mer podobnosti med temi vektorji lahko sistem učinkovito priporoči predmete, ki bodo uporabniku verjetno všeč na podlagi njegovih preteklih interakcij in interakcij drugih uporabnikov s podobnim okusom.

Kaj so kontekstualni vložki in zakaj so pomembni?

Kontekstualne vgradnje so napredne predstavitve besed, ki zajemajo pomen na podlagi okoliškega besedila, za razliko od statičnih vgradenj, ki vsaki besedi dodelijo eno samo vgradnjo ne glede na njen kontekst. Pomembne so, ker modelom omogočajo razumevanje nians v jeziku, kot so homonimi ali besede, ki spreminjajo pomen glede na okoliške besede, kar omogoča natančnejše razlage pri nalogah obdelave naravnega jezika. V oblaku NLP Cloud je to izvedeno privzeto.

Kako so vgradnje uporabne v sistemu RAG?

V sistemu Retrieval-Augmented Generation (RAG) so vstavki ključni za učinkovito pridobivanje ustreznih dokumentov ali podatkovnih vnosov iz velikega korpusa na podlagi semantične podobnosti z dano poizvedbo. Ta korak iskanja obogati vhodne podatke za komponento generiranja, kar vodi do bolj informiranih, natančnih in kontekstualno ustreznih odgovorov ali generiranja vsebine.

Kako so vstavki uporabni pri semantičnem iskanju?

Vstavitve so uporabne pri semantičnem iskanju, saj besedilo pretvorijo v goste vektorje, ki zajemajo semantični pomen in odnose med besedami ali besednimi zvezami, kar omogoča, da iskalni algoritem razume in prikliče vsebino, ki je kontekstualno pomembna za poizvedbo, tudi če natančne ključne besede niso prisotne. To znatno izboljša natančnost in ustreznost rezultatov iskanja, saj se osredotoča na namen in pomen uporabnikove poizvedbe in se ne zanaša zgolj na ujemanje ključnih besed.

Ali lahko API za vstavljanje preizkusim brezplačno?

Da, tako kot vse modele v oblaku NLP Cloud lahko tudi končno točko API za vgradnje preizkusite brezplačno.

Kako vaš API umetne inteligence obravnava zasebnost in varnost podatkov med postopkom pridobivanja vstavkov?

Oblak NLP se osredotoča na zasebnost podatkov že v zasnovi: ne beležimo in ne shranjujemo vsebine zahtevkov, ki jih opravite v našem API. NLP Cloud je skladen s HIPAA in GDPR.

Kateri so podprti jeziki ali krajevni jeziki za ta vmesnik API za vstavljanje?

Naš vmesnik API za vstavljanje podpira 50 jezikov
Poskusite z ekstrakcijo vstavkov
brezplačno