Mistral Embeddings API и меры расстояния

О чём урок

Embeddings представляют собой векторные представления текста, которые улавливают семантическое значение абзацев через их положение в многомерном векторном пространстве. Mistral Embeddings API предлагает передовые, современные embeddings для текста, которые могут быть использованы для множества задач NLP. В этом руководстве мы рассмотрим основы Mistral embeddings API, включая измерение расстояния между text embeddings, а также изучим его основные варианты использования: clustering и classification. Чтобы сгенерировать text embeddings с помощью Mistral’s embeddings API, мы можем отправить запрос к API endpoint и указать embedding model mistral-embed, а также предоставить список входного текста. API затем вернет соответствующие embeddings в виде числовых векторов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа или обработки в NLP-приложениях. output представляет собой объект EmbeddingResponse, содержащий embeddings и информацию об использовании token. Давайте посмотрим на длину первого embedding: Он возвращает 1024, что означает, что размерность нашего embedding составляет 1024. Модель mistral-embed генерирует embedding-векторы размерности 1024 для каждой текстовой строки, независимо от длины текста. Стоит отметить, что, хотя embeddings более высокой размерности могут лучше улавливать текстовую информацию и улучшать производительность задач NLP, они могут требовать больше вычислительных ресурсов для хостинга и inference, а также приводить к увеличению latency и потребления памяти для хранения и обработки этих embeddings. Этот компромисс между производительностью и вычислительными ресурсами следует учитывать при проектировании NLP-систем, которые полагаются на text embeddings. В области text embeddings тексты со схожим значением или контекстом, как правило, располагаются ближе друг к другу в этом пространстве, что измеряется расстоянием между их векторами. Это связано с тем, что model научилась группировать семантически связанные тексты вместе в процессе обучения. Давайте рассмотрим простой пример. Чтобы упростить работу с text embeddings, мы можем обернуть embedding API в следующую функцию: Предположим, у нас есть два предложения: одно о кошках, другое о книгах.

План урока

1. Mistral Embeddings API
2. Меры расстояния
3. Обнаружение парафраз
4. Пакетная обработка