Semantische Suche mit Tinecone und Openai

Dieser Blog -Beitrag untersucht das sich schnell entwickelnde Feld der semantischen Suche, die durch Fortschritte in der generativen KI angetrieben wird. Es wird beschrieben, wie Sie eine semantische Suchanwendung mit Python, Pinecone (einer Vektor -Datenbank) und dem OpenAI -Einbettungsmodell von OpenAI erstellen.

.

Such- und Abruf, traditionell keywordbasiert, wird durch semantische Suche revolutioniert, die die Absicht und den Kontext der Abfrage versteht. Dies erfordert Verständnis von Konzepten wie Einbettung und Vektordatenbanken.

Einbettung: Überbrückung der Lücke zwischen Sprache und Zahlen

text-embedding-ada-002 Einbettungsdings konvertieren unstrukturierte Daten (Text, Bilder, Audio, Video) in mehrdimensionale numerische Vektoren. Ähnliche Gegenstände haben Vektoren in diesem hochdimensionalen Raum nahe beieinander. Dies ermöglicht es Maschinen, semantische Beziehungen wie Synonyme und Analogien zu verstehen. OpenAIs

Modell wird in diesem Beispiel verwendet, wobei 1536-dimensionale Vektoren erzeugt werden. Die Erstellung von Einbettungen beinhaltet die Schulung eines großen Modells für neuronales Netzwerk. Die Verwendung von vorgeborenen Modellen wie OpenAI ist praktischer.

Einbettungen sind für verschiedene Anwendungen von entscheidender Bedeutung, was kontextbezogene Suchergebnisse ermöglicht. Sie sind nicht auf Text beschränkt; Bildeinbettungen werden in Computer Vision verwendet.

Vektordatenbanken: effizient Speichern und Abfragen von Vektoren

Vektordatenbanken sind im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken auf die Speicherung und Abfrage hochdimensionaler Vektordaten spezialisiert. Sie zeichnen sich bei Ähnlichkeitssuche aus, entscheidend für Anwendungen wie Empfehlungssysteme und semantische Suche. Pinecone ist eine vollständig verwaltete, skalierbare Vektor -Datenbank, die in diesem Tutorial verwendet wird.

semantische Suche und ihre Anwendungen

Semantische Suche geht über die Keyword -Übereinstimmung hinaus und verstehen die Bedeutung und den Kontext von Abfragen. Zu den Faktoren, die seinen Anstieg antreiben, sind die Sprachsuche und das Auftreten multimodaler großer Sprachmodelle (LLMs). Die semantische Suche verbessert die Relevanz der Such in verschiedenen Domänen: E-Commerce, Inhaltserkennung, Kundenunterstützung, Wissensmanagement und Sprachsuche.

Tinecone und OpenAI: Die Werkzeuge des Handels

PineCone bietet eine verwaltete, skalierbare Vektor -Datenbank, die die Bereitstellung vereinfacht. OpenAI bietet leistungsstarke Einbettungsmodelle über seine API, die durch Python leicht zugänglich sind.

Python-Implementierung: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Das Tutorial bietet eine detaillierte Anleitung zum Aufbau einer semantischen Suchanwendung in Python:

1. Melden Sie sich für OpenAI und Tinecone an: API -Tasten erhalten.
2. Python -Bibliotheken installieren: pinecone-client, pinecone-datasets, openai.
3. Beispieldatensatz: Verwenden Sie den Datensatz wikipedia-simple-text-embedding-ada-002-100K.
4. Erstellen Sie den Pinecone -Index: Erstellen Sie einen Index, um die Vektoren zu speichern.
5. Daten einfügen: Verbinden Sie die eingebetteten Daten in den Pinecone -Index.
6. Einbetten Sie neue Daten mit OpenAI -API ein: Erstellen Sie eine Funktion, um neue Abfragen mit text-embedding-ada-002.
einzubetten.
7. Abfragen Sie die Vektor -Datenbank: den Index mit dem neuen Einbettung und abrufen.
.

Schlussfolgerung

Dieses Tutorial bietet einen praktischen Leitfaden zum Erstellen semantischer Suchanwendungen, wobei die Bedeutung von Einbettungsdings und Vektordatenbanken hervorgehoben wird. Die Kombination aus Tinecone und OpenAIs API ermöglicht es Entwicklern, leistungsstarke und relevante Sucherlebnisse zu schaffen. Der Blog schließt mit Links zu weiteren Lernressourcen. Die Zukunft der Suche ist semantisch.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSemantische Suche mit Tinecone und Openai. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!