Cos'è l'incorporazione
L'embedding trasmette il significato di un testo, di un'immagine o di un altro oggetto in un file di numeri. Gli oggetti di simile significato si trovano vicini a vicenda in questo spazio. Questo permette di cercare per senso, non solo per accuratezza.
Come funziona in pratica
La domanda di una giacca blu scuro impermeabile può trovare il prodotto descritto in altre parole, se il modello riconosce un significato simile. Lo stesso principio è usato per raccomandare, raggruppare documenti, cercare immagini simili e aggiungere contesto all'assistente AI.
Modello e ripartizione del contenuto
Il modello è scelto in base alla lingua, al tipo di dati, alla qualità e al costo. Un documento lungo è diviso in parti logiche che devono mantenere il significato e il contesto necessario. Troppe parti perdono la connessione, troppe parti peggiorano la precisione e aumentano i costi.
Indice e somiglianza
I vettori vengono archiviati nell'indice, insieme ai metadati e alle autorizzazioni, e i risultati influenzano la metrica di somiglianza, i filtri e il numero di candidati scelti. L'accesso al documento è controllato prima di restituire il risultato, in modo che la ricerca semantica non rivela dati estranei.
Test e aggiornamento
Si verifica l'accuratezza dei primi risultati, la copertura delle domande importanti, la velocità e la falsa somiglianza. Quando si modifica il modello, in genere è necessario ri-creare l'indice. Il test contiene domande comuni, eccezioni difficili e casi in cui non si deve restituire il risultato.
Accesso PAR HOUSE Agency
L'incoraggiamento non viene implementato fino a definire un processo specifico e una qualità misurabile, pulire le risorse, scegliere divisioni logiche, metadati e regole di sicurezza. Confrontando il risultato con la ricerca ordinaria, lo ampliamo solo se ci sono risposte dimostrativamente migliori.
