Die Meisterung der semantischen Suche: Ein umfassendes Cohere-Tutorial

Verständnis der semantischen Suche: Eine umfassende Einführung

Was ist semantische Suche, fragst du? Nun, lass uns in dieses faszinierende Konzept eintauchen. Semantische Suche ist die Fähigkeit von Computern, nach Bedeutung zu suchen und über die übliche Schlüsselwortsuche hinauszugehen. Es ist, als hättest du ein Gespräch mit deiner Suchmaschine, die nicht nur versteht, was du fragst, sondern auch, warum du es fragst.

Hier kommt die Magie der natürlichen Sprachverarbeitung, künstlichen Intelligenz und Machine Learning ins Spiel. Sie arbeiten zusammen, um die Anfrage des Benutzers, den Kontext der Anfrage und die Absicht des Benutzers zu verstehen. Die semantische Suche untersucht die Beziehung zwischen Wörtern oder die Bedeutung von Wörtern, um genauere und relevanteste Suchergebnisse zu liefern als herkömmliche Schlüsselwortsuchen.

Praktische Anwendungen der semantischen Suche

Jetzt sind semantische Suchmaschinen nicht nur ein cooles Konzept; sie haben viele praktische Anwendungen. Hast du zum Beispiel jemals die Funktion "ähnliche Fragen" von StackOverflow bemerkt? Die wird von einer semantischen Suchmaschine unterstützt. Semantische Suchmaschinen können auch verwendet werden, um eine private Suchmaschine für interne Dokumente oder Aufzeichnungen zu erstellen.

Erstellen deines eigenen semantischen Suchwerkzeugs mit Cohere

Aber wie baust du so ein Werkzeug? Hier kommt unser Cohere-Tutorial ins Spiel. Wir zeigen dir, wie du eine grundlegende semantische Suchmaschine mit Cohere erstellst. Dieses Tutorial behandelt die Verwendung eines Archivs von Fragen zur Einbettung, die Suche mit einem Index und die Durchführung einer nächsten Nachbarschaftssuche. Am Ende wirst du die Ergebnisse basierend auf den Einbettungen visualisieren, und du wirst gut gerüstet sein, um entweder eine Cohere-App zu erstellen oder einfach zu lernen, wie man Cohere effektiv nutzt.

Erste Schritte mit Cohere

Um dieses Cohere-AI-Tutorial zu beginnen, werden wir die Beispieldaten verwenden, die von Cohere bereitgestellt werden. Befolge diese Schritte:

1. Installiere die notwendigen Bibliotheken: Stelle sicher, dass du die notwendigen Bibliotheken für das Tutorial hast.
2. Erstelle ein neues Notebook: Erstelle ein neues Notebook oder eine Python-Datei und importiere die notwendigen Bibliotheken.

Das Archiv der Fragen abrufen

Als nächstes werden wir das Archiv der Fragen von Cohere abrufen. Dieses Archiv ist der TREC-Datensatz, der eine Sammlung von Fragen mit Kategorien ist. Wir werden die load_dataset-Funktion aus der Datensatzbibliothek verwenden, um den Datensatz zu laden.

Die Fragen aus dem Archiv einbetten

Jetzt können wir die Fragen mit Cohere einbetten. Wir werden die embed-Funktion aus der Cohere-Bibliothek verwenden, um die Fragen einzubetten. Dies sollte nur wenige Sekunden dauern, um eintausend Einbettungen dieser Länge zu generieren.

Ein Index für die nächste Nachbarschaftssuche erstellen

Mit unseren Einbettungen bereit können wir einen Index erstellen und eine nächste Nachbarschaftssuche durchführen. Wir werden die AnnoyIndex-Funktion aus der Annoy-Bibliothek verwenden. Das Optimierungsproblem, den Punkt in einem gegebenen Set zu finden, der einem bestimmten Punkt am nächsten (oder ähnlichsten) ist, wird als nächste Nachbarschaftssuche bezeichnet.

Nachbarn im Datensatz finden

Wir können den Index, den wir erstellt haben, verwenden, um die nächsten Nachbarn sowohl bestehender Fragen als auch neuer Fragen zu finden, die wir einbetten. Wenn wir ausschließlich daran interessiert sind, die Ähnlichkeiten zwischen den Fragen im Datensatz zu messen (anstatt externe Anfragen), besteht ein einfacher Ansatz darin, die Ähnlichkeiten zwischen jedem Paar von Einbettungen zu berechnen, die wir haben.

Nachbarn einer Benutzeranfrage finden

Darüber hinaus können wir Einbettungen verwenden, um die nächsten Nachbarn einer Benutzeranfrage zu finden. Durch das Einbetten der Anfrage können wir die Ähnlichkeit zu den Elementen im Datensatz messen und die nächstgelegenen Nachbarn identifizieren.

Visualisierung: Die Kraft der semantischen Suche entfalten

Wenn wir diese Einführung in die semantische Suche mit Satz-Einbettungen abschließen, wird klar, dass die Reise gerade erst beginnt. Bei der Entwicklung eines Suchprodukts gibt es zusätzliche Faktoren zu berücksichtigen. Zum Beispiel sind der Umgang mit langen Texten oder das Training zur Optimierung der Einbettungen für einen bestimmten Zweck entscheidende Schritte im Prozess.

Dieses Cohere-Tutorial hat das Fundament gelegt, aber die Welt der semantischen Suche ist riesig und reif für Entdeckungen. Fühle dich frei, einzutauchen, mit anderen Datensätzen zu experimentieren und die Grenzen des Möglichen zu erweitern. Egal, ob du eine Cohere-App erstellen möchtest, ein umfassendes Tutorial suchst oder neugierig bist, wie man Cohere verwendet, der Weg nach vorn ist voller aufregender Möglichkeiten.

Schließe dich der Aufregung an: Teste deine Fähigkeiten

Wenn du testen möchtest, was du gelernt hast, kannst du an unseren AI-Hackathons teilnehmen. Identifiziere ein Problem in deiner Umgebung und baue eine Cohere-App, um es zu lösen.