API för inbäddningar

Vad är inbäddningar?

Inbäddningar är vektorrepresentationer av textstycken. Om två textstycken har en liknande vektorrepresentation betyder det sannolikt att de har en liknande betydelse.

Tänk dig att du har de 3 följande meningarna:

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!

Här är inbäddningarna från de tre ovanstående meningarna (förkortade för enkelhetens skull):

[[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]]

Inbäddningar är ett centralt inslag i naturlig språkbehandling eftersom det, när en maskin kan upptäcka likheter mellan texter, banar väg för många intressanta tillämpningar som semantisk likhet, RAG-system (retrieval augmented generation), semantisk sökning, parafrasdetektering, klustring med mera.

AI-inbäddningar

Varför extrahera inbäddningar?

Här är några exempel där inbäddningar är extremt användbara:

Semantisk likhet

Du kanske vill upptäcka om 2 meningar talar om samma sak eller inte. Det är till exempel användbart för att upptäcka parafraser (plagiat). Det är också användbart för att förstå om flera personer pratar om samma ämne eller inte.

Semantisk sökning

Semantisk sökning är det moderna sättet att söka efter information. Istället för att naivt söka efter texter som innehåller specifika nyckelord kan du nu söka efter texter som handlar om ett ämne du är intresserad av, även om nyckelorden inte matchar (till exempel när det gäller synonymer).

Klustring

Du kanske vill gruppera saker efter kategorier (idéer, tal, konversationer...). Klustring är en gammal maskininlärningsteknik som nu effektivt kan tillämpas på naturlig språkbehandling.

RAG System

RAG-system (Retrieval Augmented Generation) är en typ av modell för bearbetning av naturligt språk som genererar text genom att kombinera kapaciteten hos en storskalig språkmodell med en hämtningskomponent som hämtar relevant information från en databas eller textkorpus. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att generera mer exakta, informativa och kontextuellt relevanta svar genom att utnyttja externa kunskapskällor.

NLP Clouds API för inbäddningar

NLP Cloud erbjuder ett API för inbäddningar som ger dig möjlighet att extrahera inbäddningar direkt, baserat på Sentence Transformers-modeller som Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2.
Svarstiden (latensen) är mycket låg för embeddingsmodeller, vilket gör att du enkelt kan inkludera utvinning av embeddings i ett större och mer komplext arbetsflöde.

För mer information, se vår dokumentation om inbäddningar här.

Att testa inbäddningar lokalt är en sak, men att använda det på ett tillförlitligt sätt i produktionen är en annan sak. Med NLP Cloud kan du bara göra båda!

Extrahering av inbäddade försök
gratis

Vanliga frågor och svar

Varför är inbäddningar viktiga för maskininlärning och AI?

Inbäddningar är avgörande för maskininlärning och AI eftersom de möjliggör representation av högdimensionella, glesa data (som ord, bilder eller användarbeteenden) i ett tätt, lägre dimensionellt utrymme, vilket bevarar semantiska relationer och mönster. Detta gör det lättare för modellerna att lära sig mer effektivt, vilket ger bättre prestanda för uppgifter som klassificering, rekommendationer och förståelse av naturligt språk.

Hur kan man utvärdera kvaliteten på inbäddningar?

Inbäddningars kvalitet kan utvärderas med hjälp av inneboende metoder, t.ex. analogiuppgifter eller klusterutvärderingar som direkt mäter inbäddningars representation av språkliga eller konceptuella relationer. Alternativt kan yttre utvärderingsmetoder bedöma förbättringen av prestanda för nedströmsuppgifter, som textklassificering eller sentimentanalys, när inbäddningarna används.

Hur används embeddings i rekommendationssystem?

I rekommendationssystem används inbäddningar för att omvandla objekt och användare till vektorer i en lägre dimensionell rymd, vilket fångar komplexa mönster och preferenser. Genom att beräkna likhetsmått mellan dessa vektorer kan systemet effektivt rekommendera objekt som sannolikt tilltalar en användare baserat på deras historiska interaktioner och interaktioner med andra med liknande smak.

Vad är kontextuella inbäddningar och varför är de viktiga?

Kontextuella inbäddningar är avancerade representationer av ord som fångar betydelsen baserat på den omgivande texten, till skillnad från statiska inbäddningar som tilldelar en enda inbäddning till varje ord oavsett dess sammanhang. De är viktiga eftersom de gör det möjligt för modeller att förstå nyanser i språket, till exempel homonymer eller ord som ändrar betydelse baserat på de omgivande orden, vilket leder till mer exakta tolkningar i naturliga språkbearbetningsuppgifter. Detta görs som standard i NLP Cloud.

Hur är inbäddningar användbara i ett RAG-system?

I ett RAG-system (Retrieval-Augmented Generation) är inbäddningar avgörande för att effektivt kunna hämta relevanta dokument eller dataposter från en stor korpus, baserat på den semantiska likheten med en given fråga. Detta hämtningssteg berikar indata till genereringskomponenten, vilket leder till mer informerade, korrekta och kontextuellt lämpliga svar eller innehållsgenerering.

Hur är inbäddningar användbara vid semantisk sökning?

Inbäddningar är användbara vid semantisk sökning eftersom de omvandlar text till täta vektorer som fångar den semantiska betydelsen och relationerna mellan ord eller fraser, vilket gör det möjligt för sökalgoritmen att förstå och hämta innehåll som är relevant för frågan, även om de exakta nyckelorden inte finns med. Detta förbättrar sökresultatens noggrannhet och relevans avsevärt genom att fokusera på avsikten och innebörden bakom användarens fråga snarare än att enbart förlita sig på matchning av nyckelord.

Kan jag testa API:et för inbäddningar gratis?

Ja, som alla modeller på NLP Cloud, kan embeddings API-slutpunkten testas gratis

Hur hanterar ert AI API datasekretess och datasäkerhet under processen för att extrahera inbäddningar?

NLP Cloud fokuserar på dataintegritet genom design: vi loggar eller lagrar inte innehållet i de förfrågningar du gör på vårt API. NLP Cloud är både HIPAA- och GDPR-kompatibel.

Vilka språk eller språkgrupper stöds för detta API för inbäddningar?

Vårt API för inbäddningar stöder 50 språk
Extrahering av inbäddade försök
gratis