Mi a beágyazás
Az embedding a szöveg, a kép vagy más tárgy jelentését a számok fájlokra átruházza. A hasonló jelentőségű tárgyak a térben egymás közelében vannak. Ez a keresés a jelentés szerint történik, nem csak a szó pontos egyezésével.
Hogyan működik a gyakorlatban
A sötét kék, átlátható kabát kérdése más szavakkal is leírhatja a terméket, ha a modell hasonló jelentést érzékel. Ugyanazt a szabályt alkalmazzák a javaslat, a dokumentumok összeállításában, a hasonló képek keresésében és a AI asszisztens szövegkörnyezetének kiegészítésében.
A tartalommodell és elosztása
A modellt a nyelv, az adat típus, a minőség és a költségek alapján kell kiválasztani. Egy hosszú dokumentumot logikus részekre kell osztani, amelyeknek tartania kell a jelentőséget és a szükséges kontextust. A túl kicsiny részek elveszítik a kapcsolatot, a túl nagy részek rontják a pontosságot és növelik a költségeket.
Index és hasonlóság
A vektorokat metadatokkal és jogosultságokkal együtt tárolják az indexbe, és a választott hasonlóságot, szűrőket és a jelölt számot befolyásolják. A dokumentumhoz való hozzáférést ellenőrizni kell a eredmény visszaadása előtt, hogy a semántikus keresés nem társa fel idegen adatokat.
Testelés és frissítés
A vizsgálatok során ellenőrizzük az első eredményeket, a fontos kérdéseket, a sebességet és a hamis hasonlóságot. A modellváltozás esetén általában újra kell létrehozni az indexet. A tesztkészlet tartalmazza a szokásos kérdéseket, a nehéz kivételt és a nem visszautasított eredményt.
A PAR HOUSE Agency megközelítés
A beépítéseket csak akkor alkalmazzuk, ha meghatározza a folyamatot és a mérhető minőséget, tisztítja a forrásokat, választja a logikus megosztást, a metadát és a biztonsági szabályokat. A kereséshez képest összehasonlítjuk a kimutatást, és csak akkor bővítjük, ha bizonyíthatóan jobb választ ad.
