Публикации по теме 'semantic-search'
От нуля до модели встраивания семантического поиска
Серия статей о построении точной большой языковой модели для нейронного поиска с нуля. Мы начнем с BERT и преобразователей предложений , пройдемся по тестам семантического поиска, таким как BEIR , современным моделям, таким как SGPT и E5 , и закончим построением нашей игрушечной модели встраивания.
Проблема с семантическим поиском
Базовый дизайн системы семантического поиска, предложенный большинством поставщиков векторного поиска, состоит из двух простых (это ирония судьбы)..
Масштабируемая служба аннотаций — Marken
Введение
В Netflix у нас есть сотни микросервисов, каждый со своими моделями данных или сущностями. Например, у нас есть служба, в которой хранятся метаданные объекта фильма, или служба, в которой хранятся метаданные об изображениях. Все эти сервисы на более позднем этапе хотят аннотировать свои объекты или сущности. Наша команда, Платформа управления активами, решила создать универсальный сервис под названием Marken, который позволяет любому микросервису в Netflix аннотировать свою..
Почему семантические поисковые системы — это поисковые системы будущего
Почему семантические поисковые системы — это поисковые системы будущего
Введение
С недавними достижениями в области искусственного интеллекта произошел взрыв нового типа поисковой системы, семантической поисковой системы. В отличие от традиционных поисковых систем, семантические системы на самом деле понимают слова в запросе и намерения пользователя (семантику) и генерируют результаты поиска, используя это понимание. Представьте, что вы хотели найти разговор с другом о лучших..
Ответ на вопрос с использованием ленгчейна
В этом руководстве мы будем использовать Langchain и Deep Lake в сочетании с GPT-4 для семантического поиска и вопросов в групповом чате. Такой подход позволяет нам извлекать значимую информацию из группового чата, задавая целевые вопросы.
Настройка среды
Прежде чем мы начнем, нам нужно убедиться, что все необходимые пакеты установлены. Мы требуем…
Это мой ASCII-кот: от встраивания слов до документирования расстояний
Вдохновленные изображениями и созданные для текста, эти статьи возвращают нас к изображениям ASCII.
В основе Word Mover's Distance (WMD) лежит представление о том, что слова имеют значение и что значение документа может быть смоделировано расстоянием между его словами.
Алгоритм WMD определяет минимальное количество «движений» (определяемых как разделение слов в многомерном пространстве), необходимых для преобразования одного документа в другой.
ОМП было впервые представлено в 2015..
Как реализовать семантический поиск видео за 5 минут с помощью CLIP от OpenAI
Мы реализуем наивный семантический поиск видео, используя модель OpenAI CLIP в Python (игнорируя звук). (Репозиторий GitHub для этого поста здесь .)
К концу поста мы сможем искать контент в видео, описывая его словами:
query = "A man hanging from a boom barrier"
frame, similarities = get_most_similar_frame(query)
display_frame(frame)
plot_search(query, similarities)
Для начала давайте импортируем нужные нам пакеты и загрузим модель (около 340 мб).
from pathlib..
Семантический поиск по векторной базе данных
В последнее время я много слышал о «векторной базе данных». Проведя некоторое исследование, я обнаружил, что это связано с «семантическим поиском». Давайте разберемся с этими понятиями и зачем они нам нужны.
Семантический поиск : разные люди имеют разное значение. Однако здесь я имею в виду «поиск по намерению/значению запроса». Цель состоит в том, чтобы получить более точные результаты поиска, помимо простого поиска по ключевым словам. Предположим, вы хотите найти «кто является..
