Maîtriser la recherche sémantique : Un tutoriel complet sur Cohere

Comprendre la recherche sémantique : Une introduction complète

Qu'est-ce que la recherche sémantique, vous demandez ? Plongeons dans ce concept intrigant. La recherche sémantique est la capacité des ordinateurs à rechercher par signification, transcendant la recherche habituelle basée sur des mots-clés. C'est comme avoir une conversation avec votre moteur de recherche, où il comprend non seulement ce que vous demandez, mais aussi pourquoi vous le demandez.

C'est là que la magie du traitement du langage naturel, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique entre en jeu. Ils travaillent ensemble pour comprendre la requête de l'utilisateur, le contexte de la requête et l'intention de l'utilisateur. La recherche sémantique examine la relation entre les mots, ou la signification des mots, pour fournir des résultats de recherche plus précis et pertinents que les recherches traditionnelles basées sur des mots-clés.

Applications pratiques de la recherche sémantique

Maintenant, les moteurs de recherche sémantique ne sont pas qu'un concept intéressant ; ils ont de nombreuses applications pratiques. Par exemple, avez-vous déjà remarqué la fonctionnalité « questions similaires » de StackOverflow ? Cela fonctionne grâce à un moteur de recherche sémantique. Les moteurs de recherche sémantique peuvent également être utilisés pour construire un moteur de recherche privé pour des documents ou des dossiers internes.

Construire votre propre outil de recherche sémantique avec Cohere

Mais comment construire un tel outil ? C'est là que notre tutoriel Cohere entre en jeu. Nous vous montrerons comment construire un moteur de recherche sémantique de base en utilisant Cohere. Ce tutoriel couvre l'utilisation d'un archive de questions pour embedd, rechercher avec un index et effectuer une recherche par le voisinage le plus proche. À la fin, vous visualiserez les résultats basés sur les embeddings, et vous serez bien équipé pour soit construire une application Cohere, soit simplement apprendre à utiliser Cohere efficacement.

Commencer avec Cohere

Pour commencer ce tutoriel sur l'IA Cohere, nous utiliserons les données d'exemple fournies par Cohere. Suivez ces étapes :

1. Installez les bibliothèques nécessaires : Assurez-vous d'avoir les bibliothèques appropriées nécessaires pour le tutoriel.
2. Créez un nouveau carnet : Créez un nouveau carnet ou un fichier Python et importez les bibliothèques nécessaires.

Obtenir l'archive des questions

Ensuite, nous allons récupérer l'archive des questions de Cohere. Cette archive est le dataset TREC, qui est une collection de questions avec des catégories. Nous allons utiliser la fonction load_dataset de la bibliothèque des datasets pour charger le dataset.

Embedder l'archive des questions

Nous pouvons maintenant intégrer les questions en utilisant Cohere. Nous allons utiliser la fonction embed de la bibliothèque Cohere pour intégrer les questions. Cela ne devrait prendre que quelques secondes pour générer mille embeddings de cette longueur.

Construire un index pour la recherche par le voisinage le plus proche

Avec nos embeddings prêts, nous pouvons créer un index et effectuer une recherche par le voisinage le plus proche. Nous allons utiliser la fonction AnnoyIndex de la bibliothèque Annoy. Le problème d'optimisation de trouver le point dans un ensemble donné qui est le plus proche (ou le plus similaire) à un point spécifié est connu sous le nom de recherche par le voisinage le plus proche.

Trouver des voisins dans le dataset

Nous pouvons utiliser l'index que nous avons construit pour trouver les voisins les plus proches des questions existantes ainsi que des nouvelles questions que nous intégrons. Si nous sommes uniquement intéressés à mesurer les similarités entre les questions dans le dataset (plutôt que des requêtes externes), une approche simple est de calculer les similarités entre chaque paire d'embeddings que nous avons.

Trouver les voisins d'une requête utilisateur

De plus, nous pouvons utiliser l'intégration pour trouver les voisins les plus proches d'une requête utilisateur. En intégrant la requête, nous pouvons mesurer sa similarité avec les éléments du dataset et identifier les voisins les plus proches.

Visualisation : Libérer la puissance de la recherche sémantique

Alors que nous conclons ce guide d'introduction sur la recherche sémantique utilisant les embeddings de phrase, il est clair que le voyage ne fait que commencer. Lors de la construction d'un produit de recherche, il y a des facteurs supplémentaires à considérer. Par exemple, gérer des textes longs ou s'entraîner pour optimiser les embeddings pour un objectif spécifique sont des étapes cruciales dans le processus.

Ce tutoriel sur Cohere a établi les bases, mais le monde de la recherche sémantique est vaste et prêt à être exploré. N'hésitez pas à plonger, à expérimenter avec d'autres datasets et à pousser les limites de ce qui est possible. Que vous souhaitiez construire une application Cohere, rechercher un tutoriel complet ou vous interroger sur la façon d'utiliser Cohere, le chemin à suivre est rempli d'opportunités passionnantes.

Rejoignez l'excitation : Testez vos compétences

Si vous souhaitez tester ce que vous avez appris, vous pouvez participer à nos hackathons d'IA. Identifiez un problème qui vous entoure et construisez une application Cohere pour le résoudre.