Déverrouiller la recherche sémantique : Un tutoriel complet sur Cohere

Comprendre la recherche sémantique : Un guide complet

Qu'est-ce que la recherche sémantique, me demandez-vous ? Plongeons dans ce concept intrigant. La recherche sémantique est la capacité des ordinateurs à rechercher par signification, transcendant la correspondance traditionnelle 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, examiner le contexte et discerner l'intention de l'utilisateur. La recherche sémantique examine la relation entre les mots et leurs significations, ce qui lui permet de fournir des résultats de recherche plus précis et pertinents que les recherches par mots-clés conventionnels.

Applications pratiques de la recherche sémantique

Les moteurs de recherche sémantique ne sont pas juste un concept théorique ; ils ont de nombreuses applications pratiques. Par exemple, avez-vous déjà remarqué la fonction « questions similaires » de StackOverflow ? Cela fonctionne grâce à un moteur de recherche sémantique. De plus, ils peuvent être utilisés pour créer un moteur de recherche privé pour des documents ou des dossiers internes, améliorant l'efficacité de la récupération d'informations.

Créer votre propre outil de recherche sémantique

Mais comment construire un tel outil ? C'est là que notre tutoriel Cohere entre en jeu. Nous allons vous guider à travers la construction d'un moteur de recherche sémantique basique en utilisant Cohere. Ce tutoriel se concentre sur la manière de :

• Utiliser une archive de questions pour intégrer et rechercher.
• Créer un index et effectuer une recherche de voisin le plus proche.
• Visualiser les résultats en fonction des embeddings.

Que vous cherchiez à construire une application Cohere ou que vous souhaitiez simplement apprendre à utiliser Cohere, ce guide a ce qu'il vous faut.

Introduction à Cohere

Pour ce tutoriel, nous allons utiliser des données d'exemple fournies par Cohere. Suivez ces étapes :

1. Installer les bibliothèques nécessaires

Commencez par installer les bibliothèques nécessaires pour travailler avec Cohere.

2. Créer un nouveau carnet ou un fichier Python

Importez les bibliothèques nécessaires dans votre carnet ou fichier Python.

3. Obtenez l'archive des questions

Ensuite, récupérez l'archive des questions à partir de Cohere en utilisant la fonction load_dataset de la bibliothèque datasets. Cette archive contient le dataset trec - une collection de questions classées pour une meilleure analyse.

4. Intégrer l'archive des questions

Nous pouvons maintenant intégrer les questions en utilisant la plateforme Cohere. Nous allons exécuter la fonction embed de la bibliothèque Cohere pour générer des embeddings, ce qui ne devrait prendre que quelques secondes pour un lot de mille questions.

5. Construire l'index et rechercher les voisins les plus proches

Ensuite, nous allons construire l'index en utilisant la fonction AnnoyIndex de la bibliothèque annoy. Cette fonction optimise la recherche des voisins les plus proches en déterminant les points similaires les plus proches dans le dataset.

6. Trouver des voisins dans le dataset

Une fois l'index construit, nous pouvons maintenant découvrir les voisins les plus proches des questions existantes et nouvelles. Si notre objectif est de mesurer les similitudes dans le dataset, nous pouvons calculer les similitudes entre chaque paire d'embeddings.

7. Trouver les voisins d'une requête utilisateur

De plus, nous pouvons utiliser des techniques d'intégration pour déterminer les voisins les plus proches d'une requête utilisateur. En intégrant la requête, vous pouvez évaluer sa similarité avec les éléments du dataset, identifiant les correspondances les plus proches.

8. Visualisation

Ce tutoriel Cohere culmine dans la visualisation des résultats dérivés de notre recherche sémantique. Ce processus illustre comment l'intégration peut fournir des représentations éclairantes des données.

Conclusion : Libérer le pouvoir de la recherche sémantique

Alors que nous concluons cette introduction à la recherche sémantique à travers les embeddings de phrases, il est clair que ce voyage ne fait que commencer. Lors de la construction d'un produit de recherche, tenez compte de facteurs supplémentaires tels que la gestion de textes longs et la formation de modèles pour optimiser les embeddings pour des applications spécifiques. Ce tutoriel a posé une base solide, mais le monde de la recherche sémantique est vaste et rempli d'opportunités passionnantes. Plongez-y, expérimentez avec des données supplémentaires et repoussez les limites de ce qui est possible. Que vous visiez à construire une application Cohere, à explorer des tutoriels plus complets ou à découvrir les fonctionnalités de Cohere, le chemin devant vous est riche de potentiel.

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