Recherche sémantique avec pinone et openai

Ce billet de blog explore le domaine en évolution rapide de la recherche sémantique, motivé par les progrès de l'IA générative. Il détaille comment créer une application de recherche sémantique à l'aide de Python, PineCone (une base de données vectorielle) et du modèle d'intégration GPT d'OpenAI.

La recherche et la récupération, traditionnellement basées sur les mots clés, sont révolutionnées par la recherche sémantique, qui comprend l'intention et le contexte de la requête. Cela nécessite une compréhension des concepts comme les intégres et les bases de données vectorielles.

Embeddings: combler l'écart entre la langue et les nombres

Les intégres convertissent des données non structurées (texte, images, audio, vidéo) en vecteurs numériques multidimensionnels. Les éléments similaires ont des vecteurs proches les uns des autres dans cet espace de grande dimension. Cela permet aux machines de comprendre les relations sémantiques, telles que les synonymes et les analogies. Le modèle text-embedding-ada-002 d'OpenAI est utilisé dans cet exemple, produisant des vecteurs de dimension 1536. La création d'incorporation consiste à former un grand modèle de réseau neuronal; L'utilisation de modèles pré-formés comme Openai est plus pratique.

Les intégres sont cruciaux pour diverses applications, permettant des résultats de recherche contextuellement pertinents. Ils ne sont pas limités au texte; Les incorporations d'images sont utilisées dans la vision par ordinateur.

Bases de données vectorielles: stockage et interrogatoire efficacement les vecteurs

Les bases de données vectorielles sont spécialisées pour stocker et interroger les données vectorielles de haute dimension, contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles. Ils excellent dans des recherches de similitude, cruciaux pour des applications telles que les systèmes de recommandation et la recherche sémantique. Pinecone est une base de données vectorielle entièrement gérée et évolutive utilisée dans ce tutoriel.

Recherche sémantique et ses applications

La recherche sémantique va au-delà de la correspondance des mots clés, de la compréhension du sens et du contexte des requêtes. Les facteurs stimulants comprennent la recherche vocale et l'émergence de modèles multimodaux en grande langue (LLM). La recherche sémantique améliore la pertinence de la recherche dans divers domaines: le commerce électronique, la découverte de contenu, le support client, la gestion des connaissances et l'optimisation de la recherche vocale.

Pinecone et Openai: les outils du commerce

Pinecone fournit une base de données vectorielle gérée et évolutive, simplifiant le déploiement. OpenAI propose des modèles d'intégration puissants via son API, facilement accessible via Python.

Implémentation Python: un guide étape par étape

Le tutoriel fournit une procédure pas à pas détaillée de la construction d'une application de recherche sémantique dans Python:

1. Inscrivez-vous à Openai et à PineCone: Obtenez des clés API.
2. Installez les bibliothèques Python: pinecone-client, pinecone-datasets, openai.
3. Exemple d'ensemble de données: Utilisez l'ensemble de données wikipedia-simple-text-embedding-ada-002-100K.
4. Créer un index de Pinecone: Créer un index pour stocker les vecteurs.
5. Insérer des données: Upser les données intégrées dans l'index de pin.
6. ENGRAGE DE NOUVELLES DONNÉES À l'aide de l'API OpenAI: Créez une fonction pour intégrer de nouvelles requêtes en utilisant text-embedding-ada-002.
7. Interrogez la base de données vectorielle: interroger l'index avec la nouvelle incorporation et récupérer les résultats supérieurs.

Conclusion

Ce tutoriel fournit un guide pratique pour créer des applications de recherche sémantique, mettant en évidence l'importance des intégres et des bases de données vectorielles. La combinaison de l'API de Pinecone et d'Openai permet aux développeurs de créer des expériences de recherche puissantes et pertinentes. Le blog se termine par des liens vers des ressources d'apprentissage supplémentaires. L'avenir de la recherche est sémantique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!