API вбудовувань

Що таке вбудовування?

Вставки - це векторні зображення фрагментів текстів. Якщо 2 фрагменти тексту мають схоже векторне представлення, це, швидше за все, означає, що вони мають схоже значення.

Уявіть, що у вас є 3 наступні речення:

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!

Ось фрагменти з 3 наведених вище речень (скорочено для спрощення):

[[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]]

Вбудовування є ключовою особливістю обробки природної мови, оскільки, коли машина здатна виявляти схожість між текстами, це відкриває шлях до багатьох цікавих застосувань, таких як семантична схожість, системи RAG (пошук з доповненим поколінням), семантичний пошук, виявлення парафраз, кластеризація та багато іншого.

Вбудовування штучного інтелекту

Навіщо витягувати вбудовування?

Ось кілька прикладів, коли вбудовування є надзвичайно корисними:

Семантична подібність

Вам може знадобитися визначити, чи говорять 2 речення про одне й те саме чи ні. Це корисно, наприклад, для виявлення перефразування (плагіату). Також корисно зрозуміти, чи говорять кілька людей про одну й ту саму тему, чи ні.

Семантичний пошук

Семантичний пошук - це сучасний спосіб пошуку інформації. Замість наївного пошуку текстів, що містять певні ключові слова, тепер ви можете шукати тексти, що стосуються теми, яка вас цікавить, навіть якщо ключові слова не збігаються (у випадку синонімів для прикладів).

Кластеризація

Можливо, ви захочете згрупувати речі за категоріями (ідеї, промови, розмови...). Кластеризація - це стара техніка машинного навчання, яку тепер можна ефективно застосовувати для обробки природної мови.

RAG Systems

Системи RAG (Retrieval Augmented Generation) - це тип моделі обробки природної мови, яка генерує текст, поєднуючи можливості великомасштабної мовної моделі з пошуковим компонентом, який витягує релевантну інформацію з бази даних або корпусу текстів. Такий підхід дозволяє генерувати більш точні, інформативні та контекстно-релевантні відповіді, використовуючи зовнішні джерела знань.