Déverrouiller la recherche sémantique avec Cohere : Un guide complet

Qu'est-ce que la recherche sémantique ?

La recherche sémantique est une technologie sophistiquée qui permet aux ordinateurs de comprendre les requêtes de recherche en fonction de leur signification plutôt que d'un simple appariement de mots-clés. Ce processus remarquable permet aux utilisateurs d'engager une interaction plus conversationnelle avec leurs moteurs de recherche, facilitant non seulement la compréhension de ce qui est demandé mais également l'appréhension de l'intention derrière la requête.

Le cœur de la recherche sémantique

Au cœur de la technologie de recherche sémantique se trouve une combinaison de traitement du langage naturel (NLP), intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML). Ces technologies avancées collaborent pour analyser le contexte d'une recherche, en examinant les relations entre les mots et leurs significations. Cette collaboration aide à fournir des résultats plus pertinents et précis par rapport aux recherches basées sur des mots-clés conventionnels.

Applications pratiques de la recherche sémantique

Les moteurs de recherche sémantiques ne sont pas simplement un concept théorique ; ils ont des applications réelles étendues. Un exemple notable est la fonctionnalité « questions similaires » sur des plateformes comme StackOverflow, qui utilise la recherche sémantique pour améliorer l'expérience utilisateur.

Dans un contexte commercial, la recherche sémantique peut être exploitée pour construire des moteurs de recherche privés pour des bases de données de documents internes ou des dossiers, améliorant ainsi l'efficacité de la récupération d'informations.

Construire un moteur de recherche sémantique avec Cohere

Vous souhaitez développer votre propre moteur de recherche sémantique ? Ce tutoriel vous guidera à travers la construction d'un exemple de base utilisant Cohere. Dans ce guide, nous passerons par les étapes suivantes :

1. Rassembler l'archive de questions.
2. Intégrer les questions avec Cohere.
3. Créer un index et effectuer des recherches par voisins les plus proches.
4. Visualiser les résultats basés sur les intégrations.

Pour commencer, vous aurez besoin d'un compte Cohere. Commençons par installer les bibliothèques Python nécessaires.

Configurer votre environnement

Créez un nouveau fichier Python ou un carnet Jupyter et importez les bibliothèques dont vous aurez besoin :

import cohere
from datasets import load_dataset
from annoy import AnnoyIndex

Étape 1 : Obtenir l'archive de questions

Nous allons utiliser le jeu de données TREC, qui comprend une collection de questions catégorisées. Utilisez le code suivant pour charger le jeu de données :

questions_dataset = load_dataset('trec')

Étape 2 : Intégrer l'archive de questions

Ensuite, nous pouvons intégrer ces questions à l'aide de la bibliothèque Cohere :

embeddings = cohere.embed(questions_dataset['train']['text'])

Ce processus générera des intégrations pour les questions, nous permettant de les analyser de manière plus significative.

Étape 3 : Créer un index et effectuer une recherche par voisins les plus proches

Pour trouver les voisins les plus proches d'une entrée donnée, utilisez la bibliothèque Annoy :

annoy_index = AnnoyIndex(embedding_dimension, 'angular')
for i, embedding in enumerate(embeddings):
    annoy_index.add_item(i, embedding)
annoy_index.build(10)  # 10 arbres

Étape 4 : Trouver les voisins d'une question d'exemple

À l'aide de l'index, nous pouvons facilement déterminer les voisins les plus proches :

nearest_neighbors = annoy_index.get_nns_by_item(sample_index, 5)

Étape 5 : Trouver les voisins d'une requête utilisateur

Intégrer la requête de l'utilisateur nous permet de mesurer la similarité avec les éléments intégrés dans notre jeu de données :

user_query_embedding = cohere.embed(user_query)
nearest_neighbors_user_query = annoy_index.get_nns_by_vector(user_query_embedding, 5)

Étape 6 : Visualisation

Visualiser ces résultats peut aider à comprendre les relations et similarités entre les requêtes :

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([data], [labels])  # Exemple de tracé

Embrasser l'avenir de la recherche sémantique

Alors que notre voyage à travers la recherche sémantique et les intégrations s'achève, les opportunités d'exploration sont infinies. Bien que ce guide fournisse une base pour construire un produit de recherche sémantique, il existe d'autres éléments cruciaux à considérer. Améliorer le traitement de textes volumineux et optimiser les intégrations pour des tâches spécifiques sont des activités fondamentales à poursuivre.

n'hésitez pas à tester vos connaissances et compétences en participant à des hackathons AI à venir. Recherchez des problèmes dans votre entourage et créez des applications Cohere innovantes pour les résoudre !