# Was ist die semantische Suche?
Im Bereich der Suchtechnologie ist die semantische Suche eine bahnbrechende Entwicklung. Sie geht über die einfache Übereinstimmung von Schlüsselwörtern hinaus und versteht die Absicht und den Kontext einer Abfrage. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die sich ausschließlich auf bestimmte Wörter verlassen, geht die semantische Suche auf die tiefere Bedeutung der Suchbegriffe ein.
# Warum ist die semantische Suche wichtig?
Stellen Sie sich vor, Sie suchen nach "beste Pizza in meiner Nähe". Mit der semantischen Suche werden die Ergebnisse nicht nur Restaurants auflisten, die genau diese Wörter enthalten, sondern auch Faktoren wie Ihren Standort, Ihre Vorlieben und sogar Bewertungen berücksichtigen, um maßgeschneiderte Vorschläge zu liefern. Diese Personalisierung und Relevanz sind der Grund, warum die semantische Suche in der heutigen datengetriebenen Welt so wichtig ist.
In Alltagssituationen wie der Suche nach medizinischen Informationen oder lokalen Dienstleistungen stellt die semantische Suche sicher, dass Sie genau das finden, was Sie benötigen, ohne sich durch irrelevante Ergebnisse zu kämpfen.
Ankündigung: MyScaleDB, die revolutionäre SQL-Vektordatenbank, wird Open Source (opens new window).
# Die Rolle der Einbettungsmodelle bei der semantischen Suche
Im Bereich der semantischen Suche spielen Einbettungsmodelle eine entscheidende Rolle bei der Transformation des Verständnisses und der Verarbeitung von Informationen durch Suchmaschinen. Lassen Sie uns die wesentlichen Aspekte betrachten, die diese Modelle unverzichtbar machen.
# Was sind Einbettungsmodelle?
Einbettungsmodelle fungieren als mathematische Darstellungen, die die Essenz von Wörtern oder Phrasen in einem kontinuierlichen Vektorraum erfassen. Diese Transformation ermöglicht es Maschinen, sprachliche Nuancen und Beziehungen effektiver zu interpretieren. Indem Wörter auf Vektoren abgebildet werden, können diese Modelle semantische Ähnlichkeiten und Unterschiede erfassen und so das Verständnis von Suchanfragen vertiefen.
# Semantische Einbettungen vs. Sucheinbettungen
Semantische Einbettungen und Sucheinbettungen (opens new window) verwandeln beide Text in sinnvolle Vektorrepräsentationen, haben jedoch unterschiedliche Zwecke und konzentrieren sich auf verschiedene Aspekte der Textverarbeitung.
Semantische Einbettungen: Diese Einbettungen erfassen die semantische Ähnlichkeit zwischen Texten. Sie verstehen, wie eng verschiedene Wörter oder Phrasen in Bezug auf ihre Bedeutung miteinander verbunden sind. Typischerweise werden semantische Einbettungen in Aufgaben des natürlichen Sprachverstehens wie Sentimentanalyse, Textklassifikation und Sprachübersetzung verwendet. Diese Einbettungen werden häufig mit Sprachmodellen wie BERT oder GPT generiert, die in der Lage sind, tiefe kontextuelle Beziehungen innerhalb von Texten zu erfassen.
Sucheinbettungen: Auf der anderen Seite sind Sucheinbettungen speziell darauf ausgelegt, die relevantesten Textstücke aus einer Vielzahl von Daten basierend auf Benutzeranfragen effizient abzurufen. Diese Einbettungen sind darauf optimiert, die bestmögliche Übereinstimmung zwischen Benutzeranfragen und verfügbaren Dokumenten zu finden. Ihre Hauptanwendung liegt in Informationssuchsystemen wie Suchmaschinen und Empfehlungssystemen, bei denen sie mit Techniken trainiert werden, die sich auf die Relevanz von Suchanfragen und Dokumenten konzentrieren, anstatt nur auf semantische Nähe.
Beide sind äußerst nützlich in ihren jeweiligen Bereichen, werden aber hauptsächlich in Anwendungen eingesetzt, bei denen eine genaue und effiziente Textverarbeitung erforderlich ist.
# Die Verbindung zwischen Einbettungsmodellen und semantischer Suche
Die Integration von Einbettungsmodellen in Suchalgorithmen verbessert signifikant die Genauigkeit und Relevanz der Suchergebnisse. Wie bereits erwähnt, verlassen sich traditionelle Suchmethoden darauf, Schlüsselwörter direkt mit in Dokumenten gefundenen Schlüsselwörtern abzugleichen. Wenn jedoch Einbettungsmodelle in die Suche integriert werden, werden sowohl Benutzeranfragen als auch Dokumente in Einbettungen umgewandelt. Diese Umwandlung erleichtert es den Maschinen, den Text besser zu verstehen.
Auf diese Weise kann das System die Einbettungen der Benutzeranfrage effektiv mit denen der Dokumente vergleichen. Dieser Vergleich basiert auf semantischer Ähnlichkeit und nicht nur auf einer Übereinstimmung von Schlüsselwörtern. Dadurch kann die Suchmaschine Dokumente identifizieren, die semantisch mit der Anfrage zusammenhängen, auch wenn die genauen Schlüsselwörter nicht vorhanden sind. Diese Methode stellt sicher, dass die Suchergebnisse nicht nur besser auf die Absicht des Benutzers abgestimmt sind, sondern auch mehr Kontextrelevanz aufweisen.
Die Auswahl eines optimalen Einbettungsmodells ist daher entscheidend, da es die Präzision und Qualität der abgerufenen Informationen erheblich beeinflusst. Diese sorgfältige Auswahl stellt sicher, dass die Suchergebnisse nicht nur genau, sondern auch hoch relevant für Benutzeranfragen sind.
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# Vergleich der besten Einbettungsmodelle für die semantische Suche
Bei der Bewertung der besten Einbettungsmodelle für die semantische Suche ist es wichtig, bestimmte Kriterien zu berücksichtigen, die die Leistung beeinflussen können. Die wichtigsten Vergleichsfaktoren drehen sich in der Regel um Genauigkeit, Geschwindigkeit und Vielseitigkeit.
Genauigkeit: Diese entscheidende Metrik bewertet, wie präzise ein Einbettungsmodell die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern oder Phrasen erfasst. Eine höhere Genauigkeit bedeutet ein besseres Verständnis von sprachlichen Nuancen, was zu relevanteren Suchergebnissen führt.
Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit eines Einbettungsmodells bestimmt, wie schnell es Text in Vektorrepräsentationen umwandeln kann. Schnellere Modelle können das Benutzererlebnis verbessern, indem sie Suchsystemen ermöglichen, schneller und präziser zu arbeiten.
Vielseitigkeit: Ein vielseitiges Einbettungsmodell kann sich an verschiedene Domänen, Sprachen und Datentypen anpassen. Vielseitigkeit stellt sicher, dass das Modell in verschiedenen Kontexten und Anwendungen effektiv bleibt und den unterschiedlichen Benutzeranforderungen gerecht wird.
# Ein Blick auf die Kandidaten
Es gibt so viele Einbettungsmodelle auf dem Markt, aber wir haben einige der führenden Modelle ausgewählt.
# Cohere Embed v3 (opens new window)
Cohere Embed v3 ist ein hochmodernes Einbettungsmodell, das für die Verbesserung der semantischen Suche und der generativen KI entwickelt wurde. Dieses Modell hat in verschiedenen Benchmarks wie dem Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) (opens new window) und BEIR (opens new window) sehr gute Ergebnisse erzielt und sich als leistungsstarkes Einbettungsmodell in verschiedenen Aufgaben und Domänen bewiesen. Einige seiner wichtigsten Merkmale sind:
Komprimierungsbewusstes Training: Dieser Ansatz optimiert die Effizienz, ohne die Qualität zu beeinträchtigen, und ermöglicht es dem Modell, Milliarden von Einbettungen ohne signifikante Infrastrukturkosten zu verarbeiten.
Unterstützung mehrerer Sprachen: Es unterstützt über 100 Sprachen und ist daher äußerst vielseitig für länderübergreifende Suchen.
Hohe Leistung: Besonders effektiv in realen Szenarien mit vielen Störungen, indem hochwertige Dokumente anhand der Inhaltsqualität und Relevanz bewertet werden.
# Verwendung
Um das Cohere-Einbettungsmodell in Ihrer Anwendung zu verwenden, müssen Sie zuerst Cohere mit pip install -U cohere installieren. Anschließend können Sie die Einbettungen Ihrer Dokumente wie folgt erhalten:
import cohere
import numpy as np
cohere_key = "{IHR_COHERE_API_SCHLÜSSEL}" #Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel von www.cohere.com
co = cohere.Client(cohere_key)
docs = ["MyScaleDB ist eine SQL-Vektordatenbank",
"Es hat spezialisierte Vektordatenbanken in Bezug auf Leistung übertroffen.",
"Es wurde speziell für große KI-Anwendungen entwickelt."]
#Kodieren Sie Ihre Dokumente mit dem Eingabetyp 'search_document'
doc_emb = co.embed(texts=docs, input_type="search_document", model="embed-english-v3.0").embeddings
doc_emb = np.asarray(doc_emb)
# OpenAI's Einbettungsmodelle (opens new window)
OpenAI hat kürzlich ihre neuen fortschrittlichen Einbettungsmodelle (opens new window) eingeführt, darunter text-embedding-3-small und text-embedding-3-large. Diese Modelle bieten eine bessere Leistung und sind kosteneffizienter.
Leistung: Das Modell
text-embedding-3-largeunterstützt Einbettungen mit bis zu 3072 Dimensionen. Dadurch wird eine detaillierte und nuancierte Textdarstellung ermöglicht. Es hat auch in Benchmarks wie MIRACL und MTEB frühere Modelle übertroffen.Kosteneffizienz: Die früheren Modelle von OpenAI wie
text-embedding-ada-002hatten einige Preisprobleme, da sie etwas teuer waren. Das neuere Modelltext-embedding-3-smallist jedoch fast fünfmal kosteneffektiver im Vergleich zu seinem Vorgängertext-embedding-ada-002.
# Verwendung
Um OpenAI-Einbettungsmodelle in Ihrer Anwendung zu verwenden, müssen Sie zuerst OpenAI mit pip install -U openai installieren. Anschließend können Sie die Einbettungen Ihrer Dokumente wie folgt erhalten:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(openai_api_key="Ihr-API-Schlüssel-hier")
def get_embedding(text, model="text-embedding-3-small"):
text = text.replace("\n", " ")
return client.embeddings.create(input = [text], model=model).data[0].embedding
embeddings=get_embedding("MyScaleDB ist eine SQL-Vektordatenbank.")
# Mistral (opens new window)
Die Mistral-Familie umfasst einige der leistungsstarken, Open-Source-Large-Language-Modelle, darunter ein Einbettungsmodell, E5-mistral-7b-instruct. Dieses Modell wird von Mistral-7B-v0.1 initialisiert und auf einer Mischung aus mehrsprachigen Datensätzen feinabgestimmt. Dadurch verfügt es über eine gewisse Mehrsprachigkeit.
Anleitungsbefolgung: Speziell für Aufgaben entwickelt, die ein Verständnis und Befolgen komplexer Anweisungen erfordern, was es ideal für Anwendungen in Bildung und interaktiven KI-Systemen macht.
Training im großen Maßstab: Vortrainiert auf umfangreichen webskaligen Daten, feinabgestimmt für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben, um eine robuste und zuverlässige Leistung zu gewährleisten.
Hohe Effizienz: Optimiert für effiziente Verarbeitung, in der Lage, große Datensätze zu verarbeiten und hochwertige Einbettungen in verschiedenen Anwendungsfällen zu liefern.
Die Auswahl des besten Einbettungsmodells für die Optimierung der semantischen Suche beinhaltet die Bewertung der Stärken jedes Modells im Hinblick auf spezifische Aufgabenanforderungen und -ziele. Jedes Modell bietet einzigartige Fähigkeiten, die unterschiedlichen Anwendungsfällen innerhalb von semantischen Suchanwendungen gerecht werden.
# Verwendung
Um die Mistral-Einbettungsmodelle in Ihrer Anwendung zu verwenden, müssen Sie zuerst OpenAI mit pip install torch transformers installieren. Anschließend können Sie die Einbettungen Ihrer Dokumente wie folgt erhalten:
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('intfloat/e5-mistral-7b-instruct')
model = AutoModel.from_pretrained('intfloat/e5-mistral-7b-instruct')
inputs = tokenizer("Ihr Text hier", return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state
# Meine Top-Auswahl und warum
Nachdem wir alle drei Einbettungsmodelle für die semantische Suche erkundet haben, haben sie alle einige besondere Stärken und Anwendungen. Schauen wir uns an, wie sie sich unterscheiden.
# Der Gewinner in Bezug auf Genauigkeit
Unter den Kandidaten ist Cohere Embed v3 die beste Wahl für Genauigkeit in vielen Anwendungen. Sein Design erfasst die Bedeutung genau und stellt sicher, dass die Suchergebnisse sowohl relevant als auch von hoher Qualität sind. Cohere Embed v3 kann auch gut mit mehrsprachigen Anfragen und Daten mit Störungen umgehen, was es zuverlässig für Aufgaben macht, die hohe Genauigkeit erfordern.
# Das Beste in Bezug auf Geschwindigkeit
In Bezug auf die Geschwindigkeitsoptimierung führen OpenAI's Einbettungsmodelle mit ihren effizienten Einbettungsfähigkeiten. Modelle wie text-embedding-3-small bieten schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeiten, ohne die Qualität der Ergebnisse zu beeinträchtigen. Die hochdimensionalen Einbettungen und die Kosteneffizienz dieser Modelle machen sie ideal für Szenarien, die schnelle und erschwingliche Suchergebnisse erfordern.
# Die vielseitigste Option
Wenn Vielseitigkeit wichtig ist, ist Mistral's E5-mistral-7b-instruct die anpassungsfähigste Wahl für verschiedene Domänen und Sprachen. Sein Design zur Befolgung von Anweisungen und das Training im großen Maßstab gewährleisten eine robuste Leistung in verschiedenen NLP-Aufgaben. Ob bei der Bearbeitung mehrsprachiger Anfragen oder komplexer Anweisungen, E5-mistral-7b-instruct passt sich nahtlos an verschiedene Anforderungen an und ist somit eine vielseitige Lösung für eine Vielzahl von semantischen Suchanwendungen.
# MyScaleDB: Die SQL-Vektordatenbank
Wenn wir unsere Diskussion über die besten Einbettungsmodelle für die semantische Suche abschließen, möchten wir Ihnen eine Suchmaschine in diesem Bereich vorstellen: die MyScale (opens new window) SQL-Vektordatenbank. Diese fortschrittliche Datenbank arbeitet perfekt mit Einbettungsmodellen zusammen und erleichtert die effiziente Speicherung und Abfrage von Vektordaten. MyScale zeichnet sich durch seine Multi-Scale Tree Graph (MSTG)-Technologie aus, die andere spezialisierte Vektordatenbanken übertrifft (opens new window). Sie ist für schnelle Vektoroperationen ausgelegt, die für schnelle, Echtzeit-Suchanwendungen mit semantischem Hintergrund entscheidend sind. Darüber hinaus ist MyScale bestrebt, diese Technologie zugänglich zu machen, indem es jedem neuen Benutzer 5 Millionen kostenlose Vektorspeicherung zur Verfügung stellt. Dadurch wird es zu einem wichtigen Akteur bei der Verbesserung datengetriebener, KI-gesteuerter Suchplattformen.
