TL;DR:
движок аналитики. Cohere — это библиотека обработки естественного языка с открытым исходным кодом. В этом блоге объясняется, как выполнять семантический поиск с помощью Cohere и OpenSearch. Вкратце: используйте Cohere и OpenSearch для выполнения семантического поиска. Получите пошаговые инструкции на Python, чтобы развернуть экземпляр OpenSearch, сохранить вложения Cohere в индексе OpenSearch, а также получить и использовать эти вложения.
Отказ от ответственности: в этой статье используется Cohere для генерации текста.
Краткое содержание:
движок аналитики. Он предоставляет возможность выполнять семантический поиск с использованием вложений, созданных с помощью Cohere. В этом блоге мы покажем, как использовать OpenSearch и Cohere вместе для создания мощной семантической поисковой системы. Пошаговые инструкции Следующие инструкции написаны на Python и предполагают, что у вас уже установлен Cohere. Во-первых, разверните экземпляр OpenSearch. Это можно сделать, создав объект OpenSearchClient и передав соответствующие параметры. Затем сохраните вложения Cohere в индексе OpenSearch. Это делается путем передачи вложений в метод index_embeddings(). Наконец, используйте вложения для выполнения семантического поиска. Это делается путем создания объекта SearchRequest и передачи соответствующих параметров. Заключение Используя OpenSearch и Cohere, вы можете создать мощный механизм семантического поиска. В этом блоге содержится пошаговое руководство о том, как развернуть экземпляр OpenSearch, сохранить вложения Cohere в индексе OpenSearch и использовать вложения для выполнения семантического поиска. TL;DR В этом сообщении в блоге рассказывается, как использовать OpenSearch и Cohere для создания семантической поисковой системы. Пошаговые инструкции были движком аналитики. Он успешно используется для решения множества задач, включая обработку естественного языка, анализ настроений и семантический поиск. Cohere — это библиотека с открытым исходным кодом для создания и хранения распределенных векторных вложений. Сообщение в блоге представляет собой исчерпывающую демонстрацию того, как использовать OpenSearch и Cohere для выполнения семантического поиска. В нем объясняется процесс развертывания экземпляра OpenSearch, сохранения внедрений в индексе и последующего использования внедрений для выполнения семантического поиска. Он также предоставляет версию TL; DR шагов, необходимых для выполнения семантического поиска с помощью OpenSearch и Cohere. В заключение, эта запись в блоге представляет собой отличное руководство по выполнению семантического поиска с помощью OpenSearch и Cohere. Это исчерпывающая демонстрация шагов, необходимых для настройки и использования этих двух технологий для этого типа поиска. Это также отличный ресурс для тех, кто заинтересован в понимании процесса семантического поиска и использовании потенциала OpenSearch и Cohere.
Откройте для себя полную историю, первоначально опубликованную на Cohere.
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по генеративному ИИ и станьте частью революции. Стать участником или Купить мне кофе. Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в Twitter, Linkedin или мой сайт. Ваша поддержка действительно ценится!
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
