Yapay zeka veya tam yığın geliştirme ile mücadele mi ediyorsunuz? Uzmanlarımız size rehberlik etmek için burada: özel tavsiyeler, teknik entegrasyon ve daha fazlası. Bize ulaşın [email protected].

Embeddings API

Yerleştirmeler Nedir?

Gömüler, metin parçalarının vektör temsilleridir. Eğer 2 metin parçası benzer bir vektör temsiline sahipse, bu büyük olasılıkla benzer bir anlama sahip oldukları anlamına gelir.

Aşağıdaki 3 cümleye sahip olduğunuzu düşünün:

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!

İşte yukarıdaki 3 cümleden elde edilen katıştırmalar (basitlik adına kesilmiştir):

[[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]]

Gömmeler, Doğal Dil İşlemenin temel bir özelliğidir çünkü bir makine metinler arasındaki benzerlikleri tespit edebildiğinde, anlamsal benzerlik, RAG (retrieval augmented generation) sistemleri, anlamsal arama, paraphrase tespiti, kümeleme ve daha fazlası gibi birçok ilginç uygulamanın yolunu açar.

Yapay Zeka Yerleştirmeleri

Neden Yerleştirmeleri Çıkaralım?

Gömülendirmelerin son derece faydalı olduğu bazı örnekler aşağıda verilmiştir:

Anlamsal Benzerlik

İki cümlenin aynı şeyden bahsedip bahsetmediğini tespit etmek isteyebilirsiniz. Bu, örneğin paraphrase (intihal) tespiti için kullanışlıdır. Ayrıca, birkaç kişinin aynı konu hakkında konuşup konuşmadığını anlamak için de yararlıdır.

Anlamsal Arama

Semantik arama, bilgi aramanın modern yoludur. Belirli anahtar kelimeleri içeren metinleri saf bir şekilde aramak yerine, artık anahtar kelimeler eşleşmese bile (örnekler için eş anlamlı kelimeler olması durumunda) ilgilendiğiniz bir konu hakkında konuşan metinleri arayabilirsiniz.

Kümeleme

Bir şeyleri kategorilere göre gruplamak isteyebilirsiniz (fikirler, konuşmalar, sohbetler...). Kümeleme, artık doğal dil işlemeye etkili bir şekilde uygulanabilen eski bir makine öğrenimi tekniğidir.

RAG Sistemleri

RAG (Retrieval Augmented Generation) sistemleri, büyük ölçekli bir dil modelinin yeteneklerini bir veritabanından veya metin külliyatından ilgili bilgileri alan bir erişim bileşeniyle birleştirerek metin üreten bir tür doğal dil işleme modelidir. Bu yaklaşım, harici bilgi kaynaklarından yararlanarak daha doğru, bilgilendirici ve bağlamsal olarak ilgili yanıtların üretilmesini sağlar.

NLP Cloud'un Embeddings API'si

NLP Cloud, Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2 gibi Sentence Transformers modellerine dayalı olarak kutudan gömme çıkarma fırsatı veren bir gömme API'si önermektedir.
Gömme modelleri için yanıt süresi (gecikme) çok düşüktür, bu da gömme çıkarma işlemini daha büyük ve daha karmaşık bir iş akışına kolayca dahil etmenizi sağlar.

Daha fazla ayrıntı için katıştırmalarla ilgili belgelerimize bakın Burada.

Katıştırmaları yerel olarak test etmek bir şeydir, ancak bunu üretimde güvenilir bir şekilde kullanmak başka bir şeydir. NLP Cloud ile her ikisini de yapabilirsiniz!

Gömme çıkarmayı deneyin
ücretsiz

Sıkça Sorulan Sorular

Makine öğrenimi ve yapay zekada katıştırmalar neden önemlidir?

Gömüler, makine öğrenimi ve yapay zekada çok önemlidir çünkü yüksek boyutlu, seyrek verilerin (kelimeler, görüntüler veya kullanıcı davranışları gibi) yoğun, daha düşük boyutlu bir uzayda temsil edilmesini sağlayarak anlamsal ilişkileri ve kalıpları korurlar. Bu, modellerin daha verimli ve etkili öğrenmesini kolaylaştırarak sınıflandırma, öneri ve doğal dil anlama gibi görevlerde daha iyi performans elde edilmesini sağlar.

Yerleştirmelerin kalitesi nasıl değerlendirilebilir?

Gömülerin kalitesi, gömülerin dilsel veya kavramsal ilişkileri temsilini doğrudan ölçen analoji görevleri veya kümeleme değerlendirmeleri gibi içsel yöntemlerle değerlendirilebilir. Alternatif olarak, dışsal değerlendirme yöntemleri, katıştırmaları kullanırken metin sınıflandırması veya duygu analizi gibi sonraki görevlerin performansındaki iyileşmeyi değerlendirir.

Gömüler öneri sistemlerinde nasıl kullanılır?

Öneri sistemlerinde, öğeleri ve kullanıcıları daha düşük boyutlu bir uzayda vektörlere dönüştürmek, karmaşık kalıpları ve tercihleri yakalamak için katıştırmalar kullanılır. Sistem, bu vektörler arasındaki benzerlik ölçülerini hesaplayarak, bir kullanıcının geçmiş etkileşimlerine ve benzer zevklere sahip diğer kullanıcıların etkileşimlerine dayalı olarak ona hitap etmesi muhtemel öğeleri verimli bir şekilde önerebilir.

Bağlamsal yerleştirmeler nedir ve neden önemlidir?

Bağlamsal katıştırmalar, bağlamından bağımsız olarak her kelimeye tek bir katıştırma atayan statik katıştırmaların aksine, çevredeki metne dayalı anlamı yakalayan kelimelerin gelişmiş temsilleridir. Bunlar önemlidir çünkü modellerin dildeki eş sesli kelimeler veya çevresindeki kelimelere göre anlam değiştiren kelimeler gibi nüansları anlamasına olanak tanıyarak doğal dil işleme görevlerinde daha doğru yorumlara yol açar. Bu, NLP Cloud'da varsayılan olarak yapılır.

Gömmeler bir RAG sisteminde nasıl faydalı olur?

Geri Alımla Artırılmış Üretim (RAG) sisteminde, belirli bir sorguyla anlamsal benzerliğe dayalı olarak büyük bir derlemden ilgili belgeleri veya veri girişlerini etkili bir şekilde geri almak için katıştırmalar çok önemlidir. Bu erişim adımı, üretim bileşeninin girdisini zenginleştirerek daha bilinçli, doğru ve bağlama uygun yanıtlar veya içerik üretimi sağlar.

Gömmeler semantik aramada nasıl faydalı olur?

Gömmeler, metni kelimeler veya ifadeler arasındaki anlamsal anlamı ve ilişkileri yakalayan yoğun vektörlere dönüştürerek arama algoritmasının tam anahtar kelimeler mevcut olmasa bile sorguyla bağlamsal olarak alakalı içeriği anlamasını ve almasını sağladığından anlamsal aramada kullanışlıdır. Bu, yalnızca anahtar kelime eşleştirmesine güvenmek yerine kullanıcının sorgusunun arkasındaki niyet ve anlama odaklanarak arama sonuçlarının doğruluğunu ve alaka düzeyini önemli ölçüde artırır.

Yerleştirmeler API'sini ücretsiz deneyebilir miyim?

Evet, NLP Cloud'daki tüm modeller gibi gömme API uç noktası da ücretsiz olarak test edilebilir

Yapay zeka API'niz gömme çıkarma işlemi sırasında veri gizliliği ve güvenliğini nasıl ele alıyor?

NLP Cloud, tasarım gereği veri gizliliğine odaklanmıştır: API'mizde yaptığınız isteklerin içeriğini kaydetmiyor veya saklamıyoruz. NLP Cloud hem HIPAA hem de GDPR uyumludur.

Bu katıştırma API'si için desteklenen diller veya yerel ayarlar nelerdir?

Gömme API'miz 50 dili desteklemektedir
Gömme Çıkarmayı Deneyin
ücretsiz