Meer informatie over insluiten
Een insluiting is een type gegevensweergave dat wordt gebruikt door machine learning-modellen. Een insluiting vertegenwoordigt de semantische betekenis van een stuk tekst. U kunt een insluiting visualiseren als een matrix met getallen en de numerieke afstand tussen twee insluitingen vertegenwoordigt hun semantische gelijkenis. Als twee teksten bijvoorbeeld vergelijkbaar zijn, moeten hun representaties ook vergelijkbaar zijn.
Modellen insluiten
Hoe effectief uw zoekresultaten zijn, is een directe doeltreffendheid van uw ingesloten model.
Er zijn modellen die specifiek zijn gemaakt om een specifieke taak goed uit te voeren. Gebruik overeenkomsten zoeken in insluitingen om de semantische gelijkenis tussen stukjes tekst vast te leggen. Met een zoekfunctie voor tekst kan worden gekeken naar de relevantie van een lang document naar een korte query. Gebruik codefragmenten en zoekquery's in natuurlijke taal met behulp van een ingesloten codezoekopdracht.
Gebruikers geven invoer aan een query voor een insluitmodel dat wordt geconverteerd van tekst naar een vector met behulp van bijvoorbeeld het model text-embedding-ada-002 voor het genereren van tekst insluitingen.
Het resultaat zijn alle documenten die overeenkomen met de query die zijn opgenomen in uw zoekindex. De documenten, met insluitingen met vectorvelden, moeten aanwezig zijn in de zoekindex en hetzelfde model moet worden gebruikt voor indexering en de query.
Ruimte insluiten
Het insluiten van ruimte is de kern van vectorquery's die alle vectorvelden uit hetzelfde insluitmodel omvatten. Het bestaat uit alle vectorvelden die zijn gevuld met hetzelfde model.
In deze insluitingsruimte bevinden vergelijkbare items zich dicht bij elkaar en bevinden zich niet-imilare items verder van elkaar.
Documenten die over hotels met een waterpark praten, zouden bijvoorbeeld dicht bij elkaar liggen in de insluitingsruimte, terwijl hotels zonder deze faciliteit verder weg zouden zijn terwijl ze nog steeds in de buurt voor hotels zijn. Niet-imilare concepten zoals restaurants zouden verder weg zijn. In de praktijk zijn insluitingsruimten abstract en hebben ze geen goed gedefinieerde betekenissen die mensen kunnen zijn, maar het kernidee blijft hetzelfde.