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Cartographiez rapidement et facilement des mots ou des phrases en quelques étapes simples ! Les intégrations de texte aident à saisir les relations sémantiques et les significations entre différents mots et phrases.
En NLP (Natural Language Processing), l'intégration est également connue sous le nom de Insertions de texte est le processus de représentation de mots ou de phrases dans un espace vectoriel numérique de grande dimension. Les intégrations sont utilisées pour saisir le sens sous-jacent et les relations sémantiques entre les mots d'un corpus textuel.
Une intégration comprend une séquence de valeurs réelles dans un vecteur. La proximité entre deux vecteurs permet de mesurer leur connexion, où de courtes distances indiquent une forte corrélation, tandis que des distances importantes indiquent une faible corrélation.
Les intégrations de texte sont utilisées dans diverses applications de PNL, telles que la recherche, le clustering, les recommandations, la détection d'anomalies, la mesure de la diversité et la classification.
Notre API standardisée vous permet d'utiliser différents fournisseurs sur Eden AI pour intégrer facilement les API d'intégration dans votre système.
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Grâce à l'API intégrée de Cohere, les textes courts contenant moins de 512 jetons sont traités efficacement. L'API utilise une technique qui consiste à calculer la moyenne des intégrations contextualisées de chaque jeton dans le texte, une approche inspirée par Reimers et Gurevych. Cela garantit que même les textes courts sont représentés de manière exhaustive dans les intégrations qui en résultent.
Pour les textes plus longs dépassant la limite de 512 jetons, l'API gère l'entrée en la tronquant pour l'adapter à la longueur de contexte maximale. Cela permet aux utilisateurs de gérer différentes longueurs de texte tout en bénéficiant des fonctionnalités d'intégration fournies par l'API.
Cohere propose trois modèles à des fins monolingues et multilingues. Leur modèle anglais a une dimension de sortie d'intégrations de 4096.
Vous pouvez rapidement générer une intégration de texte avec Generative AI à l'aide de l'API d'intégration de texte Vertex AI. Ces intégrations sont constamment à l'œuvre en arrière-plan, qu'il s'agisse de faciliter votre recherche sur Google, de fournir des recommandations personnalisées lors de vos achats en ligne ou de suggérer un nouveau groupe de rock sur votre service de streaming musical préféré en fonction de vos préférences musicales.
Vertext AI a une dimension de sortie d'intégrations de 768.
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Pour des résultats optimaux dans un large éventail d'applications, OpenAI recommande vivement d'utiliser son modèle d'intégration de texte de deuxième génération, ada-002, dont la dimension de sortie des intégrations est de 1536. Il se distingue comme le meilleur choix, offrant des performances améliorées, une rentabilité et une simplicité d'utilisation accrues.
Selon trois critères de référence courants, leurs intégrations surpassent les meilleurs modèles, notamment une amélioration relative de 20 % de la recherche de code. Le nouveau point de terminaison associe le texte et le code à une représentation vectorielle en les « intégrant » dans un espace de grande dimension à l'aide de modèles de réseaux neuronaux, descendants de GPT-3.
Les modèles d'intégration les plus fréquemment utilisés concernent la similarité de texte, la recherche et la recherche de code.
L'utilisation d'une API d'intégration offre de nombreux avantages qui améliorent divers aspects du traitement et de l'analyse des données de texte. Parmi les principaux avantages, citons :
Les API d'intégration ont un large éventail d'utilisations dans divers secteurs et applications. Voici quelques cas d'utilisation courants :
Vous pouvez comparer la similitude sémantique de plusieurs textes à l'aide d'API intégrées. Cela est crucial pour créer des moteurs de recherche capables de fournir des résultats basés sur le contexte et la signification de la requête de recherche, en plus des correspondances exactes des mots clés.
Le sentiment (positif, négatif ou neutre) d'un texte est identifié par une analyse des sentiments. En capturant des mots et des phrases de manière à saisir le contexte émotionnel, les API d'intégration servent de cadre aux modèles d'analyse des sentiments, aidant les algorithmes à classer correctement les sentiments.
La classification du texte consiste à classer le texte en groupes prédéterminés. Les algorithmes de classification peuvent classer le texte avec plus de précision dans les catégories appropriées en utilisant des intégrations pour mieux saisir les nuances linguistiques.
L'identification de noms de personnes, de lieux, de dates et d'autres entités dans le texte est connue sous le nom de reconnaissance d'entités nommées. En permettant aux modèles d'identifier ces éléments en fonction de leurs liens sémantiques avec d'autres termes, l'intégration d'API améliore ce processus.
Les API d'intégration sont utiles pour des activités telles que la détection des fraudes ou la détection de comportements inattendus des consommateurs, car elles permettent de découvrir des données textuelles inhabituelles ou anormales au sein d'un ensemble de données plus important.
Les intégrations sont utilisées dans les tâches de génération de texte, telles que les chatbots et la production de contenu, afin de garantir que le langage est précis du point de vue contextuel et fluide de manière organique. En conséquence, les résultats deviennent plus logiques et plus humains.
Pour commencer à utiliser les intégrations, vous devez créez un compte sur Eden AI gratuitement. Ensuite, vous pourrez obtenir votre clé API directement depuis la page d'accueil et l'utiliser avec des crédits gratuits offerts par Eden AI.
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Lors de la mise en œuvre d'Embeddings sur Eden AI ou toute autre plateforme, il est essentiel de suivre certaines bonnes pratiques pour garantir des performances, une précision et une sécurité optimales. Voici quelques bonnes pratiques générales pour les intégrations sur Eden AI :
Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises : notre application vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.
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