Recursos para trabalhar com embeddings
Existem dois principais recursos para trabalhar com embeddings: Expert.ai e Hugging Face. Além disso, existem modelos pré-treinados disponíveis em Hugging Face que podem ser utilizados para uma variedade de tarefas.
Métodos para calcular similaridade entre vetores
Existem diferentes métodos para calcular a similaridade entre vetores, como o produto escalar, a similaridade coseno e a distância euclidiana. É importante considerar fatores como o tamanho do modelo, a velocidade e o desempenho ao escolher um modelo para uma tarefa específica.
Tokenização e embeddings de texto
A tokenização é um processo que divide o texto em palavras ou subpalavras para análise. Os embeddings de texto permitem comparar a semelhança entre textos e são aplicados em tarefas como busca, similaridade textual semântica, agrupamento, classificação e reconhecimento de entidades nomeadas.
Gerar embeddings com Hugging Face
É possível gerar embeddings usando a API de Inferência do Hugging Face. Além disso, é vantajoso usar um tamanho de dimensão menor ao gerar embeddings para buscas de similaridade.
Dimensão de embeddings e sistemas de busca
É fundamental considerar o tamanho da dimensão dos embeddings ao projetar sistemas de busca por similaridade. Além disso, é importante testar conteúdo em diferentes modelos para ver como eles se comportam.
Transformers.js e gerar embeddings locais
A biblioteca Transformers.js permite extração de recursos e geração de embeddings locais em JavaScript usando o runtime Onyx. É possível usar a API de pipeline para criar um pipeline de extração de recursos e gerar embeddings.
Modelos quantizados e armazenamento
Os modelos quantizados reduzem a precisão do modelo para reduzir o tamanho do arquivo, tornando-os adequados para sistemas embarcados ou aplicativos baseados em navegador. Além disso, é importante considerar o armazenamento e gerenciamento de modelos, incluindo o uso de Git eGit Large File Storage (LFS) para armazenar arquivos grandes.
O futuro dos embeddings
O futuro dos embeddings é promissor, com o desenvolvimento de modelos de embeddings multimodais de imagem e texto, como CLIP, que permitem comparar diferentes tipos de mídia em um único espaço de vetor. Isso abre novas possibilidades para que os computadores entendam ainda mais sobre o mundo.