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嵌入式应用程序接口

什么是嵌入?

嵌入是文本片段的向量表示。如果两个文本具有相似的向量表示,则很可能意味着它们具有相似的含义。

设想有以下 3 个句子:

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!

以下是上述 3 个句子的嵌入结果(为简洁起见已截断):

[[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]]

嵌入是自然语言处理的一个核心特征,因为一旦机器能够检测到文本之间的相似性,就能为语义相似性、RAG(检索增强生成)系统、语义搜索、转述检测、聚类等许多有趣的应用铺平道路。

人工智能嵌入

为什么要提取嵌入?

下面是一些嵌入式非常有用的例子:

语义相似性

您可能想检测两个句子是否在谈论同一件事。例如,这对转述(剽窃)检测很有用。这对于了解几个人是否在谈论同一个话题也很有用。

语义搜索

语义搜索是一种现代信息搜索方式。现在,您不再需要天真地搜索包含特定关键词的文本,而是可以搜索与您感兴趣的主题相关的文本,即使关键词并不匹配(例如同义词)。

聚类

您可能希望按类别(观点、演讲、对话......)对事物进行分组。聚类是一种古老的机器学习技术,现在可以有效地应用于自然语言处理。

RAG 系统

RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)系统是一种自然语言处理模型,它通过将大规模语言模型的功能与从数据库或文本语料库中获取相关信息的检索组件相结合来生成文本。通过这种方法,可以利用外部知识源生成更准确、信息量更大、与上下文更相关的回复。

NLP 云的嵌入式应用程序接口

NLP Cloud 提出了嵌入式应用程序接口(embeddings API),让您有机会在 Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2 等句子转换器模型的基础上,提取开箱即用的嵌入式内容。
嵌入式模型的响应时间(延迟)非常短,因此可以轻松地将嵌入式提取纳入更大、更复杂的工作流程中。

更多详情,请参阅我们的嵌入文档 这里.

在本地测试嵌入是一回事,但在生产中可靠地使用嵌入又是另一回事。有了 NLP Cloud,您就可以同时做到这两点!

常见问题

为什么嵌入式在机器学习和人工智能中很重要?

嵌入在机器学习和人工智能中至关重要,因为它们能够在密集的低维空间中表示高维稀疏数据(如单词、图像或用户行为),保留语义关系和模式。这有利于模型更高效、更有效地学习,从而提高分类、推荐和自然语言理解等任务的性能。

如何评估嵌入质量?

嵌入式的质量可以通过内在方法进行评估,如类比任务或聚类评估,直接衡量嵌入式对语言或概念关系的表示。另外,外在评价方法还可以评估使用嵌入式后下游任务(如文本分类或情感分析)的性能改进情况。

如何在推荐系统中使用嵌入?

在推荐系统中,嵌入被用来将项目和用户转换成低维空间中的向量,从而捕捉复杂的模式和偏好。通过计算这些向量之间的相似度,系统就能根据用户的历史互动情况和其他品味相似的用户的互动情况,有效地推荐可能吸引用户的物品。

什么是语境嵌入?

上下文嵌入是基于周围文本捕捉词义的高级表示法,与静态嵌入不同,静态嵌入为每个词分配一个单一的嵌入,而不管其上下文如何。它们之所以重要,是因为它们能让模型理解语言中的细微差别,如同义词或根据周围词语而改变含义的词语,从而在自然语言处理任务中做出更准确的解释。这在 NLP Cloud 上是默认的。

嵌入在 RAG 系统中的作用是什么?

在检索增强生成(RAG)系统中,嵌入对于根据与给定查询的语义相似性从大型语料库中有效检索相关文档或数据条目至关重要。这一检索步骤可以丰富生成组件的输入,从而生成更明智、更准确、更适合上下文的回复或内容。

嵌入式如何在语义搜索中发挥作用?

嵌入在语义搜索中非常有用,因为它们能将文本转换成密集的向量,捕捉单词或短语之间的语义和关系,使搜索算法能够理解和检索与查询上下文相关的内容,即使没有确切的关键词。通过关注用户查询背后的意图和含义,而不是仅仅依赖关键词匹配,这大大提高了搜索结果的准确性和相关性。

我可以免费试用嵌入式应用程序接口吗?

是的,与 NLP Cloud 上的所有模型一样,嵌入式 API 端点可以免费测试

您的人工智能应用程序接口如何在嵌入提取过程中处理数据隐私和安全问题?

NLP Cloud在设计上注重数据隐私:我们不会记录或存储您对我们API所做请求的内容。NLP Cloud符合HIPAA和GDPR标准。

该嵌入式应用程序接口支持哪些语言或地区?

我们的嵌入式应用程序接口支持 50 种语言