Cohere-Tutorial: Meistern Sie die Text-Einbettung mit der Cohere-API

Text-Embedding und seine Anwendungen verstehen

Text-Embedding ist eine entscheidende Aufgabe im maschinellen Lernen, die darauf abzielt, eine Vektorrepräsentation eines Textes zu erstellen. Diese Repräsentation ermöglicht es den Algorithmen des maschinellen Lernens, den Text effizient zu interpretieren und zu analysieren. Das Ziel des Text-Embeddings ist es, die Bedeutung des Textes angemessen einzufangen, wodurch er für verschiedene Aufgaben des maschinellen Lernens geeignet ist.

Wie werden Text-Embeddings erstellt?

Eine der gängigsten Methoden zur Erstellung von Text-Embeddings ist die Verwendung von neuronalen Netzwerken. Ein neuronales Netzwerk ist fähig, komplexe Beziehungen zu verstehen, was es zu einer idealen Wahl für diese Aufgabe macht. Der Prozess besteht typischerweise darin, das neuronale Netzwerk an einem umfangreichen Korpus von Texten zu trainieren, damit es aus einer Vielzahl von Sätzen lernen kann.

Die Trainingsdaten bestehen aus Sätzen, wobei jeder Satz als Vektor dargestellt wird, der aus den einzelnen Wortvektoren, die in diesen Sätzen enthalten sind, aggregiert wird. Nach dem Training kann das neuronale Netzwerk Vektorrepräsentationen fester Größe für neue Textstücke erzeugen und deren Bedeutungen effektiv erfassen.

Anwendungen von Text-Embeddings

Text-Embeddings sind unglaublich vielseitig und haben eine Vielzahl von Anwendungen im maschinellen Lernen, darunter:

Verbesserung von Textklassifikationsalgorithmen
Finden ähnlicher Texte durch Ähnlichkeitsmaße
Clustering ähnlicher Dokumente basierend auf ihrem Inhalt

Obwohl es verschiedene Methoden zur Erstellung von Text-Embeddings gibt, haben sich neuronale Netzwerke als eine der effektivsten Ansätze erwiesen.

Co:here für Text-Embedding erkunden

Co:here ist ein robustes neuronales Netzwerk, das für die Textgenerierung, das Embedding und die Klassifizierung entwickelt wurde. Dieser Abschnitt soll die Leser durch den Prozess der Verwendung von Co:here zur Einbettung von Textbeschreibungen führen. Um zu beginnen, müssen Sie ein Konto bei Co:here erstellen und Ihren API-Schlüssel erwerben.

Co:here und Python einrichten

Bevor Sie Texte mit Co:here einbetten, müssen Sie die Co:here Python-Bibliothek installieren. Sie können dies ganz einfach mit pip tun:

pip install cohere

Als Nächstes sollten Sie den Co:here-Client implementieren und sicherstellen, dass Sie Ihren API-Schlüssel bereitstellen und die Version auf 2021-11-08 setzen. Dies wird das Rückgrat der Klasse bilden, die wir in den folgenden Schritten verwenden werden.

Vorbereitung des Datensatzes

Für die Demonstration werden wir einen Datensatz verwenden, der 1000 Beschreibungen aus 10 verschiedenen Klassen umfasst. Wenn Sie denselben Datensatz verwenden möchten, können Sie ihn hier herunterladen.

Der Datensatz ist in 10 Ordner organisiert, von denen jeder 100 Textdateien enthält, die gemäß ihrer Klasse beschriftet sind, z.B. sport_3.txt. Da wir Random Forest mit dem Klassifikator von Co:here vergleichen werden, müssen wir die Daten unterschiedlich für beide Methoden vorbereiten.

Die Ladefunktion erstellen

Um den Prozess des Ladens des Datensatzes zu optimieren, werden wir eine Funktion namens load_examples erstellen. Diese Funktion nutzt drei externe Bibliotheken:

os.path zum Navigieren durch die Ordnerstruktur
numpy zur Erzeugung von Zufallszahlen (installieren mit pip install numpy)
glob zum Lesen von Dateien und Ordnernamen (installieren mit pip install glob)

Wir müssen sicherstellen, dass der heruntergeladene Datensatz in den entsprechenden Ordner extrahiert wird, den wir als data bezeichnen werden.

Beschreibungen laden

Als Nächstes werden wir unseren Trainingssatz aufbauen, indem wir Beispiele mit der Funktion load_examples() laden. Jede Beschreibung wird aus ihrer entsprechenden Datei gelesen, und wir begrenzen die Länge des Textes auf 100 Zeichen.

Implementierung des Co:here Klassifikators

Innerhalb der CoHere-Klasse werden wir eine Methode hinzufügen, um Beispiele einzubetten. Die Co:here-Embedding-Funktion benötigt einige Parameter, einschließlich:

model: bestimmt, welches Modell verwendet werden soll
texts: die Liste der Texte zum Einbetten
truncate: um Texte zu behandeln, die die Tokenlimits überschreiten

Das Ergebnis, X_train_embeded, wird numerische Repräsentationen enthalten, die das Modell effektiv nutzen kann.

Eine Webanwendung mit Streamlit erstellen

Um den Vergleich zwischen verschiedenen Klassifikatoren zu visualisieren, können wir Streamlit nutzen, um eine benutzerfreundliche Webanwendung zu erstellen. Die Installation kann über pip erfolgen:

pip install streamlit

Streamlit bietet einfach zu verwendende Methoden zum Aufbau unserer Anwendung, wie:

st.header() für Header
st.text_input() zum Erfassen von Benutzereingaben
st.button() für Aktionen
st.write() zur Anzeige von Ergebnissen
st.progress() zur Fortschrittsvisualisierung

Um die Streamlit-Anwendung auszuführen, führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal aus:

streamlit run app.py

Fazit

Text-Embedding stellt ein erhebliches Asset zur Verbesserung der Leistung des maschinellen Lernens dar. Mit der Kraft neuronaler Netzwerke können wir Embeddings erzeugen, die verschiedene Aufgaben wie Klassifizierung und Clustering optimieren. In diesem Tutorial haben wir einen Vergleich zwischen Random Forest und dem Klassifikator von Co:here untersucht und die Breite der Fähigkeiten von Co:here gezeigt.

Bleiben Sie dran für zukünftige Tutorials und zögern Sie nicht, das Code-Repository hier für weitere Einblicke zu überprüfen. Identifizieren Sie ein Problem in Ihrer Umgebung und erstellen Sie eine Co:here-Anwendung, um es zu lösen!