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L'intégration, communément appelée intégrations de texte en NLP (Natural Language Processing), est l'acte d'exprimer des mots ou des phrases dans un espace vectoriel numérique de grande dimension. Le sens sous-jacent et les liens sémantiques entre les mots d'un corpus textuel sont capturés par intégration. L'idée est de faire correspondre des mots apparentés à des points proches, et des mots non apparentés à des points éloignés.
Comme ils nécessitent une saisie numérique, les algorithmes et modèles d'apprentissage automatique traditionnels ont généralement du mal à gérer directement le texte brut. En maintenant la similitude sémantique lors de la traduction de mots ou de phrases en vecteurs de grande dimension, les intégrations de texte résolvent ce problème. Dans de nombreuses applications de PNL, notamment la catégorisation de texte, l'analyse des sentiments, la traduction automatique et les systèmes de réponse aux questions, des intégrations sont utilisées.
Vous pouvez utiliser les intégrations dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples de cas d'utilisation courants :
Lors de la comparaison des API Embeddings, il est essentiel de prendre en compte différents aspects, notamment les coûts, la sécurité et la confidentialité. Les experts en intégration d'Eden AI ont testé, comparé et utilisé de nombreuses API d'intégration du marché. Voici quelques acteurs qui jouent bien (par ordre alphabétique) :
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L'API d'intégration de Cohere excelle dans le traitement de textes courts contenant moins de 512 jetons. Il utilise une approche inspirée de Reimers et Gurevych, qui consiste à créer des intégrations contextualisées pour chaque jeton et à en faire la moyenne afin de garantir que même les textes les plus concis contiennent des représentations complètes.
Pour les textes plus longs dépassant la limite de 512 jetons, l'API tronque l'entrée pour l'adapter à la longueur de contexte maximale, en tenant compte de différentes longueurs de texte tout en tirant parti de ses puissantes fonctionnalités d'intégration.
Cohere propose trois modèles pour les tâches monolingues et multilingues, dont un modèle en anglais avec des intégrations en 4096 dimensions.
Grâce à l'API d'intégration de texte Vertex AI optimisée par Generative AI, vous pouvez créer rapidement des intégrations de texte. Ces intégrations fonctionnent parfaitement en arrière-plan, qu'il s'agisse d'améliorer votre recherche sur Google, de fournir des recommandations d'achat personnalisées ou de suggérer un nouveau groupe de musique sur votre plateforme de streaming préférée en fonction de vos goûts musicaux.
Le Vertex AI génère des intégrations avec une dimension de sortie de 768.
Mistral propose une suite d'API d'intégration qui fournit aux entreprises des fonctionnalités avancées de traitement et de compréhension du langage naturel. Ces API permettent aux organisations de convertir du texte en représentations numériques significatives, appelées intégrations, qui peuvent être utilisées pour diverses tâches d'apprentissage automatique. En tirant parti des API d'intégration de Mistral, les entreprises peuvent développer des modèles d'IA sophistiqués qui excellent dans des tâches telles que la classification de texte, l'analyse des sentiments, etc. Les API d'intégration de Mistral se distinguent par leur facilité d'utilisation, leur robustesse et leur capacité à gérer de grands volumes de données, fournissant aux entreprises les outils nécessaires pour tirer parti des intégrations linguistiques pour une meilleure compréhension des données et des solutions innovantes basées sur l'IA.
NLP Cloud propose une API d'intégration basée sur Multilingual Mpnet Base v2 qui vous permet d'extraire des intégrations dès la sortie de la boîte avec des intégrations en 768 dimensions. Le temps de réaction (latence) de ce modèle est excellent. Vous avez la possibilité d'utiliser le modèle pré-entraîné, de créer votre propre modèle personnalisé ou d'en télécharger un vous-même. Tester les intégrations localement est une chose, mais les utiliser de manière fiable en production en est une autre. Vous pouvez facilement réaliser les deux avec NLP Cloud.
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OpenAI recommande vivement son modèle d'intégration de texte de deuxième génération, ada-002, pour des résultats de premier ordre dans diverses applications. Avec ses intégrations en 1536 dimensions, il excelle en termes de performances, de rentabilité et de convivialité.
Selon trois critères de référence importants, ces intégrations surpassent leurs concurrents, avec une amélioration significative de 20 % de la recherche de code. Ce nouveau point de terminaison, alimenté par des réseaux neuronaux inspirés du GPT-3, mappe efficacement le texte et le code dans des vecteurs de grande dimension grâce à l' « intégration ».
Ces modèles sont couramment utilisés pour des tâches telles que la similarité de texte, la recherche et la recherche de code.
L'API d'intégration de Jina permet des tâches telles que la recherche sémantique, la reconnaissance d'images et la récupération dense. Leurs modèles, tels que Jina-Embeddings-V3 et Jina-Clip-v2, offrent des performances élevées avec une prise en charge multilingue pour 89 langues et des fonctionnalités telles que le traitement de la longueur des jetons 8192.
La technologie de Jina surpasse ses concurrents tels qu'OpenAI et Cohere sur des benchmarks tels que MTEB (Massive Text Embedding Benchmark). La société propose des options de déploiement flexibles sur des plateformes telles qu'AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, et met l'accent sur les contributions open source et la recherche de pointe dans le domaine de l'IA.
Les performances de l'API Embeddings peuvent varier en fonction d'un certain nombre de variables, notamment la technologie utilisée par le fournisseur, les algorithmes sous-jacents, la quantité de données, l'architecture du serveur et la latence du réseau. Vous trouverez ci-dessous quelques écarts de performances typiques entre plusieurs API d'intégration :
Les entreprises et les développeurs issus d'un large éventail de secteurs (réseaux sociaux, commerce de détail, santé, finances, droit, etc.) utilisent l'API unique d'Eden AI pour intégrer facilement les tâches d'intégration dans leurs applications basées sur le cloud, sans avoir à créer leurs propres solutions.
Eden AI propose plusieurs API d'IA sur sa plateforme parmi plusieurs technologies : synthèse vocale, détection du langage, analyse des sentiments, reconnaissance faciale, réponse aux questions, anonymisation des données, reconnaissance vocale, etc.
Nous voulons que nos utilisateurs aient accès à plusieurs moteurs d'intégration et les gèrent en un seul endroit afin qu'ils puissent atteindre des performances élevées, optimiser les coûts et couvrir tous leurs besoins. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser plusieurs API :
Eden AI a été conçu pour l'utilisation de plusieurs API d'IA. Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises.
L'équipe d'Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration d'Embeddings. Cela peut être fait en :
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
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