Spring GDS 25è Aniversari
Una empresa de logística que envia a 190 països va construir alguna cosa per enviar-se a si mateixa.
Embeddings
Què són els embeddings?
Un embedding és una manera de representar dades com un vector, una llista de números, de manera que coses semblants acaben amb números semblants. Un model entrenat amb quantitats enormes de text aprèn a col·locar paraules, frases o documents com a punts en un espai de moltes dimensions on la distància reflecteix el significat.
La propietat útil és que ara la geometria fa de semàntica. "Gat" i "gatet" cauen a prop. "Gat" i "full de càlcul" cauen lluny. Com que el significat es torna matemàtica, pots comparar dos textos mesurant la distància entre els seus vectors, agrupar elements relacionats o trobar la coincidència més propera a una consulta. Les recomanacions de producte que treuen articles "com aquest", calculades comparant embeddings en lloc d'etiquetes, són aquesta idea en ús quotidià. Els embeddings existeixen també per a imatges i àudio, no només per a text.
Els embeddings són la base sota la cerca semàntica, el RAG, la classificació i els sistemes de recomanació. Són el que una base de dades vectorial guarda de debò, i són com un model converteix el contingut humà desordenat en alguna cosa que una màquina pot comparar a escala.
Embeddings a Dallonses
Els embeddings apareixen en la major part de la feina d'IA que traiem, normalment entre bambolines. Triar el model d'embedding adequat, decidir què s'incrusta i amb quina granularitat, i comprovar que les coses semblants cauen de debò a prop. Si aquesta capa surt malament, tot el construït a sobre es nota subtilment trencat, així que mesurem aviat la qualitat de la recuperació i ajustem.
Això viu dins de les nostres solucions d'IA i machine learning, i se solapa amb l'analítica predictiva i el machine learning quan els embeddings alimenten models de classificació o recomanació. Dissenyem el pipeline que manté els embeddings frescos a mesura que el contingut canvia, perquè un vector calculat el trimestre passat deixa de reflectir la realitat. L'objectiu és una representació en què la teva aplicació pugui confiar, no un experiment puntual.
Vols recomanacions o cerca que entenguin el teu contingut? Construïm la base.
Serveis relacionats
Treballs relacionats
Vizitio
Convertir una marca en un negoci que funciona.
Access Ticket
Mig milió de persones. Una app. Zero caos.
Preparat per a traballar junts?
Reserva una reunió
