Carian semantik dengan Pinecone dan Openai

Pos blog ini meneroka bidang carian semantik yang berkembang pesat, didorong oleh kemajuan dalam AI generatif. Ia memperincikan cara membina aplikasi carian semantik menggunakan Python, Pinecone (pangkalan data vektor), dan model embedding GPT OpenAI.

Cari dan pengambilan semula, secara tradisional berasaskan kata kunci, direvolusikan oleh carian semantik, yang memahami niat dan konteks pertanyaan. Ini memerlukan pemahaman konsep seperti pangkalan data dan vektor.

Embeddings: Merapatkan jurang antara bahasa dan nombor

Embeddings menukar data tidak berstruktur (teks, imej, audio, video) ke dalam vektor berangka pelbagai dimensi. Item yang sama mempunyai vektor yang ditutup bersama di ruang dimensi tinggi ini. Ini membolehkan mesin memahami hubungan semantik, seperti sinonim dan analogi. Model OpenAI text-embedding-ada-002 digunakan dalam contoh ini, menghasilkan vektor 1536 dimensi. Mewujudkan embeddings melibatkan latihan model rangkaian saraf yang besar; Menggunakan model pra-terlatih seperti Openai's lebih praktikal.

Embeddings adalah penting untuk pelbagai aplikasi, membolehkan hasil carian yang berkaitan secara kontekstual. Mereka tidak terhad kepada teks; embeddings imej digunakan dalam penglihatan komputer.

Pangkalan data vektor: Simpan dan pertanyaan vektor yang cekap

Pangkalan data vektor khusus untuk menyimpan dan menanyakan data vektor dimensi tinggi, tidak seperti pangkalan data hubungan tradisional. Mereka cemerlang dalam carian kesamaan, penting untuk aplikasi seperti sistem cadangan dan carian semantik. Pinecone adalah pangkalan data vektor yang diuruskan sepenuhnya dan berskala yang digunakan dalam tutorial ini.

carian semantik dan aplikasinya

Carian semantik melampaui padanan kata kunci, memahami makna dan konteks pertanyaan. Faktor -faktor yang memacu kenaikannya termasuk carian suara dan kemunculan model bahasa besar multimodal (LLMS). Carian semantik meningkatkan kaitan carian di pelbagai domain: e-dagang, penemuan kandungan, sokongan pelanggan, pengurusan pengetahuan, dan pengoptimuman carian suara.

Pinecone dan Openai: Alat Perdagangan

Pinecone menyediakan pangkalan data vektor yang diuruskan, berskala, memudahkan penggunaan. Openai menawarkan model penyembuhan yang kuat melalui APInya, mudah diakses melalui Python.

Pelaksanaan Python: Panduan Langkah demi Langkah

Tutorial menyediakan langkah terperinci untuk membina aplikasi carian semantik di Python:

1. Daftar untuk Openai dan Pinecone: Dapatkan Kekunci API.
2. Pasang perpustakaan python: , pinecone-client, pinecone-datasets. openai
3. dataset sampel: Gunakan dataset . wikipedia-simple-text-embedding-ada-002-100K
4. Buat indeks pinecone: Buat indeks untuk menyimpan vektor.
5. Masukkan data: upsert data tertanam ke dalam indeks pinecone.
6. membenamkan data baru menggunakan API OpenAI: Buat fungsi untuk membenamkan pertanyaan baru menggunakan . text-embedding-ada-002
7. pertanyaan pangkalan data vektor: pertanyaan indeks dengan penyembuhan baru dan mengambil hasil teratas.

Kesimpulan

Tutorial ini menyediakan panduan praktikal untuk membina aplikasi carian semantik, yang menonjolkan kepentingan pangkalan data dan pangkalan data vektor. Gabungan Pinecone dan API OpenAI memberi kuasa kepada pemaju untuk mencipta pengalaman carian yang kuat dan relevan. Blog ini menyimpulkan dengan pautan ke sumber pembelajaran selanjutnya. Masa depan carian adalah semantik.

Atas ialah kandungan terperinci Carian semantik dengan Pinecone dan Openai. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!