PineconeとOpenaiによるセマンティック検索

このブログ投稿では、生成AIの進歩によって推進された、急速に進化するセマンティック検索の分野を探ります。 Python、Pinecone（Vector Database）、およびOpenaiのGPT埋め込みモデルを使用してセマンティック検索アプリケーションを構築する方法を詳しく説明します。

伝統的にキーワードベースの検索と検索は、クエリの意図とコンテキストを理解するセマンティック検索によって革命されています。 これには、埋め込みやベクトルデータベースなどの概念を理解する必要があります

埋め込み：言語と数字の間のギャップを埋める

埋め込みは、非構造化データ（テキスト、画像、オーディオ、ビデオ）を多次元数値ベクトルに変換します。 同様のアイテムには、この高次元空間でベクトルが密接に密接になります。 これにより、マシンは同義語や類推などの意味関係を理解できます。 Openaiのモデルは、この例で使用され、1536次元ベクターを生成します。 埋め込みの作成には、大規模なニューラルネットワークモデルのトレーニングが含まれます。 Openaiのような事前に訓練されたモデルを使用する方が実用的です

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埋め込みは、さまざまなアプリケーションにとって重要であり、コンテキストに関連する検索結果を有効にします。 それらはテキストに限定されません。画像の埋め込みは、コンピュータービジョンで使用されます

ベクトルデータベース：ベクターの効率的な保存とクエリ

ベクトルデータベースは、従来のリレーショナルデータベースとは異なり、高次元ベクトルデータの保存とクエリに特化しています。 彼らは、推奨システムやセマンティック検索などのアプリケーションに重要な類似性検索に優れています。 Pineconeは、このチュートリアルで使用されている完全に管理されたスケーラブルなベクトルデータベースです。

セマンティック検索とそのアプリケーション

セマンティック検索は、キーワードの一致を超えて、クエリの意味とコンテキストを理解します。 その上昇を促進する要因には、音声検索とマルチモーダル大手言語モデル（LLMS）の出現が含まれます。 セマンティック検索により、さまざまなドメインにわたる検索関連性が向上します：eコマース、コンテンツの発見、カスタマーサポート、ナレッジマネジメント、音声検索の最適化。

Pinecone and Openai：貿易のツール

Pineconeは、展開を簡素化する管理可能なスケーラブルなベクトルデータベースを提供します。 Openaiは、APIを介して強力な埋め込みモデルを提供し、Pythonから簡単にアクセスできます。

python実装：ステップバイステップガイド

このチュートリアルは、Pythonでセマンティック検索アプリケーションを構築するための詳細なウォークスルーを提供します：

1. OpenaiとPineconeにサインアップ： apiキーを取得します。
2. pythonライブラリ： pinecone-client、pinecone-datasets、openai。
をインストールします
3. サンプルデータセット：wikipedia-simple-text-embedding-ada-002-100Kデータセットを使用してください。
4. Pinecone Indexの作成：ベクトルを保存するインデックスを作成します。
5. データの挿入：埋め込まれたデータをPineconeインデックスに上げます。 Openai APIを使用して新しいデータを埋め込んだ。
6. ベクトルデータベースをクエリします：新しい埋め込みでインデックスをクエリし、上位の結果を取得します。 text-embedding-ada-002

結論 このチュートリアルは、埋め込みデータベースとベクトルデータベースの重要性を強調し、セマンティック検索アプリケーションを構築するための実用的なガイドを提供します。 PineconeとOpenaiのAPIの組み合わせにより、開発者は強力で関連性のある検索エクスペリエンスを作成できるようになります。 ブログは、さらなる学習リソースへのリンクで締めくくります。 検索の未来はセマンティックです。

以上がPineconeとOpenaiによるセマンティック検索の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。