Embeddings (ներդրումային վեկտորներ)
Embedding-ը թվային վեկտոր է, որը ներկայացնում է տեքստի կամ պատկերի մի հատվածի իմաստը՝ տեղակայված այնպես, որ նման իմաստներն իրար մոտ լինեն. դա իմաստային որոնման և վերցնման հիմքում ընկած մեխանիզմն է։
Embedding մոդելը տեքստը վերածում է թվերի ցանկի՝ վեկտորի, տեղակայված այնպես, որ իմաստապես նման տեքստերն այդ տարածությունում իրար մոտ լինեն։ Դա թույլ է տալիս համակարգին գտնել համապատասխան նյութն ըստ իմաստի, այլ ոչ ճշգրիտ բանալի բառերի. embed անել հարցումը, embed անել փաստաթղթերը և վերադարձնել ամենամոտ վեկտորները։ Embeddings-ը շարժիչն է որոնմամբ հարստացված գեներացման և գործակալի երկարաժամկետ հիշողության հիմքում, և embedding մոդելի որակը մեծապես սահմանում է որոնման որակի առաստաղը։
Հիմնական կետերը
- Տեքստը կամ պատկերը դառնում է վեկտոր, որտեղ նման իմաստներն իրար մոտ են։
- Հնարավոր է դարձնում իմաստային որոնումը՝ համընկնում ըստ իմաստի, ոչ ճշգրիտ բանալի բառերի։
- Դրանք սնուցում են որոնմամբ հարստացված գեներացումը և երկարաժամկետ հիշողությունը։
- Embedding-ի որակը մեծապես սահմանափակում է, թե որքան լավ կարող է լինել որոնումը։
Սովորիր՝ կառուցելով
Way of the Agent-ը սովորեցնում է ԱԲ գործակալների ինժեներիան մակարդակ առ մակարդակ՝ այսպիսի հասկացություններ, ապա գործնական փորձ, XP և ԱԲ Տարեգրություններ։
Սկսիր անվճար →