Pinecone 및 Openai를 사용한 시맨틱 검색

이 블로그 게시물은 생성 AI의 발전에 의해 주도되는 빠르게 진화하는 의미 검색 분야를 탐구합니다. Python, Pinecone (벡터 데이터베이스) 및 OpenAi의 GPT 임베딩 모델을 사용하여 시맨틱 검색 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 전통적으로 키워드 기반의 검색 및 검색은 쿼리 의도와 컨텍스트를 이해하는 시맨틱 검색에 의해 혁신됩니다. 이를 위해서는 임베딩 및 벡터 데이터베이스와 같은 개념을 이해해야합니다

임베딩 : 언어와 숫자 사이의 간격을 브리징

임베딩은 구조화되지 않은 데이터 (텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)를 다차원 수치 벡터로 변환합니다. 유사한 품목에는이 고차원 공간에서 벡터가 함께 가깝습니다. 이를 통해 기계는 동의어 및 유사성과 같은 의미 론적 관계를 이해할 수 있습니다. 이 예에서는 OpenAi의 모델이 사용되어 1536 차원 벡터를 생성합니다. 임베딩 생성에는 큰 신경망 모델을 훈련시키는 것이 포함됩니다. OpenAi와 같은 미리 훈련 된 모델을 사용하는 것이 더 실용적입니다

임베딩은 다양한 응용 프로그램에 중요하므로 상황에 맞는 검색 결과를 가능하게합니다. 그들은 텍스트에만 국한되지 않습니다. 이미지 임베딩은 컴퓨터 비전에 사용됩니다 벡터 데이터베이스 : 벡터를 효율적으로 저장하고 쿼리하는

벡터 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 고차원 벡터 데이터를 저장하고 쿼리하는 데 특화되어 있습니다. 유사성 검색에 탁월하며 추천 시스템 및 시맨틱 검색과 같은 응용 프로그램에 중요합니다. Pinecone 은이 자습서에 사용되는 완전히 관리되고 확장 가능한 벡터 데이터베이스입니다. text-embedding-ada-002

시맨틱 검색 및 그 응용 프로그램

시맨틱 검색은 키워드 일치를 넘어 쿼리의 의미와 맥락을 이해합니다. 증가하는 요인에는 음성 검색과 Multimodal Lange Language Model (LLM)의 출현이 포함됩니다. 시맨틱 검색은 전자 상거래, 콘텐츠 발견, 고객 지원, 지식 관리 및 음성 검색 최적화와 같은 다양한 도메인의 검색 관련성을 향상시킵니다.

Pinecone and Openai : 무역 도구

Pinecone은 관리되는 확장 가능한 벡터 데이터베이스를 제공하여 배포를 단순화합니다. OpenAI는 API를 통해 강력한 임베딩 모델을 제공하며 파이썬을 통해 쉽게 액세스 할 수 있습니다.

파이썬 구현 : 단계별 안내서 튜토리얼은 Python에서 시맨틱 검색 응용 프로그램을 구축하는 자세한 연습을 제공합니다.

Openai 및 Pinecone에 가입하십시오 :

API 키를 얻으십시오 파이썬 라이브러리 설치 : , , .

샘플 데이터 세트 :

데이터 세트를 사용하십시오 피네 콘 인덱스 생성 :

벡터를 저장할 인덱스 생성.

데이터 삽입 : 임베디드 데이터를 Pinecone 인덱스로 향상시킵니다. OpenAI API를 사용하여 새 데이터를 포함시켰다 :
1. . 벡터 데이터베이스 쿼리 : 새로운 임베딩으로 인덱스를 쿼리하고 상단 결과를 검색합니다.
2. 결론 pinecone-client pinecone-datasets 이 자습서는 삽입 및 벡터 데이터베이스의 중요성을 강조하는 시맨틱 검색 응용 프로그램 구축에 대한 실용적인 가이드를 제공합니다. Pinecone과 OpenAi의 API의 조합은 개발자가 강력하고 관련성있는 검색 경험을 만들 수있게합니다. 블로그는 추가 학습 리소스에 대한 링크로 마무리됩니다. 검색의 미래는 의미 론적입니다. openai

위 내용은 Pinecone 및 Openai를 사용한 시맨틱 검색의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!