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const { OpenAI } = require('openai');
const main = async () => {
const api = new OpenAI({ apiKey: '', baseURL: 'https://api.ai.cc/v1' });
const text = 'Your text string goes here';
const response = await api.embeddings.create({
input: text,
model: 'textembedding-gecko@001',
});
const embedding = response.data[0].embedding;
console.log(embedding);
};
main();
import json
from openai import OpenAI
def main():
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
text = "Your text string goes here"
response = client.embeddings.create(input=text, model="textembedding-gecko@001")
embedding = response.data[0].embedding
print(json.dumps(embedding, indent=2))
main()
Produktdetails
Semantisches Verständnis erschließen mit textembedding-gecko@001
Der textembedding-gecko@001 Modell, entwickelt von Google Cloud und veröffentlicht in Februar 2024ist eine leistungsstarke Lösung zur Texteinbettung. Sie wandelt Texteingaben in hochdimensionale Vektordarstellungen um und erfasst so effektiv die semantische Bedeutung und den Kontext. Dadurch ist sie ein unverzichtbares Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Anwendungen.
Wichtige Modellinformationen:
- ✅ Modellname: textembedding-gecko@001
- ✅ Entwickler: Google Cloud
- ✅ Veröffentlichungsdatum: Februar 2024
- ✅ Version: 001
- ✅ Modelltyp: Texteinbettung
Kernfunktionen und erweiterte Funktionen
Das textembedding-gecko@001-Modell nutzt eine robuste Transformer-Architektur und bietet eine Reihe von Funktionen zur Verbesserung Ihrer NLP-Workflows:
- 🔢 Dimensionalität: Erzeugt hochgradig beschreibende 768-dimensional Einbettungen.
- 📝 Eingabelänge: Unterstützt umfangreiche Eingabetexte bis zu 3072 TokenDie
- 🧠 Architektur: Basierend auf fortschrittlichen Transformatorarchitektur mit Selbstaufmerksamkeitsmechanismen für ein tiefes Kontextverständnis.
- 🔎 Semantische Suche: Überlegene Kräfte semantische Suche Fähigkeiten, die die Abrufgenauigkeit deutlich steigern.
- 🎯 Multitasking-Lernen: Vorteile von Multitasking-Trainingwas zu einer verbesserten Generalisierung über verschiedene NLP-Aufgaben hinweg führt.
Ideale Anwendungsfälle
Die Vielseitigkeit von textembedding-gecko@001 macht es für zahlreiche Anwendungen geeignet:
- 🔍 Semantische Suche & Abruf: Verbesserung der Auffindbarkeit und Relevanz von Inhalten.
- 📈 Textklassifizierung & Clustering: Effizientes Organisieren und Kategorisieren großer Textdatensätze.
- 💡 Inhaltsempfehlung: Bereitstellung personalisierter und präziser Inhaltsvorschläge.
- 💭 Verarbeitung natürlicher Sprache (NLU) & Dialogsysteme: Entwicklung intelligenterer dialogbasierter KI.
Sprachunterstützung: Primär optimiert für Englisch, mit anpassbaren Fähigkeiten für andere Sprachen basierend auf dem Kontext.
Technische Spezifikationen und Leistung
Leistungsbenchmarks
Das Modell weist bei allen wichtigen Kennzahlen eine starke Leistung auf:
- 📊 Genauigkeit: Erreicht ungefähr 90% Genauigkeit auf Basis gängiger Benchmarks für semantische Ähnlichkeit.
- 🗲 F1-Ergebnis: Berichte über einen beeindruckenden 0,88 F1-Wertung bei typischen NLP-Klassifizierungsaufgaben.
- ⏱ Inferenzgeschwindigkeit: Weist eine durchschnittliche Latenz von nur 100 Millisekunden pro Anfrage unter optimalen Bedingungen.
Zugrundeliegende Architektur & Ausbildung
Im Kern verwendet textembedding-gecko@001 eine ausgeklügelte Technologie. TransformatorarchitekturDieses Design, das aus mehreren Schichten von Selbstaufmerksamkeits- und Feedforward-Neuronalen Netzen besteht, ist entscheidend für seine Fähigkeit, Kontext und komplexe Beziehungen innerhalb von Texten tiefgehend zu verstehen.
Umfangreiche Trainingsdaten:
- 📚 Datensatzgröße: Trainiert anhand eines riesigen Datensatzes von über 1 Milliarde TokenDie
- 🌍 Datenquellen: Zusammengestellt aus einer vielfältigen Mischung aus lizenzierten Daten, öffentlich verfügbaren Texten und proprietären Datensätzen von Google, um ein umfassendes Verständnis der sprachlichen Nuancen zu gewährleisten.
- 🕜 Wissensgrenze: Die Trainingsdaten enthalten Informationen bis zu Januar 2024, wodurch relativ aktuelles Wissen vermittelt wird.
Berücksichtigung von Diversität und Vorurteilen: Obwohl der Trainingsdatensatz so zusammengestellt wurde, dass er ein breites Spektrum an Themen und Perspektiven abdeckt, ist Vorsicht geboten, da potenzielle Verzerrungen weiterhin bestehen können. Kontinuierliche Evaluierung und Aktualisierungen werden empfohlen, um die Fairness des Modells zu verbessern.
Vergleichende Analyse: textembedding-gecko@001 vs. andere Modelle
Um seine Stellung besser zu verstehen, hier ein Vergleich von textembedding-gecko@001 mit anderen führenden Einbettungsmodellen:
| Besonderheit | textembedding-gecko@001 | textembedding-gecko@003 | Ada-002 (OpenAI) |
|---|---|---|---|
| Dimensionalität | 768 | 768 | 1536 |
| Genauigkeit | 90 % | 92 % | 89% |
| F1-Ergebnis | 0,88 | 0,90 | 0,86 |
| Geschwindigkeit (ms) | 100 | 90 | 120 |
| Robustheit | Hoch | Sehr hoch | Mäßig |
| Anwendungsfälle | Semantische Suche, Textklassifizierung | Ähnlich wie Gecko@001, aber robuster | Semantische Suche, Textklassifizierung |
Hinweis: Die Leistungskennzahlen können je nach Anwendungsfall und Konfiguration variieren.
Erste Schritte mit textembedding-gecko@001
Integration & Codebeispiele
Der textembedding-gecko@001 Das Modell ist leicht verfügbar auf der KI/ML-API-PlattformSie können es mithilfe der Kennung in Ihre Anwendungen integrieren. "textembedding-gecko@001"Die
Hier ist ein konzeptionelles Codebeispiel zum Einbetten von Text:
import aiplatform
project_id = "Ihre-Projekt-ID"
Region = "us-central1"
aiplatform.init (project= project_id , location= region )
model_name = "textembedding-gecko@001"
model = aiplatform.Endpoint.create_model (model_name)
text_to_embed = "Dies ist ein Beispieltext, der eingebettet werden soll."
Einbettungen = Modell.Vorhersage ([ text_to_embed ])
print ( "Einbettung generiert:" , embeddings [ 0 ][:10], "..." ) # Die ersten 10 Dimensionen anzeigenAPI-Dokumentation
Ausführliche Integrationsleitfäden, detaillierte Informationen zu Endpunkten und Best Practices finden Sie in der offiziellen Dokumentation. KI/ML-API-DokumentationDie
Ethische KI & Lizenzierung
Ethische Richtlinien
Die Entwicklung von textembedding-gecko@001 hält sich strikt an die ethische KI-PrinzipienDabei wird besonderer Wert auf Transparenz, Verantwortlichkeit und die proaktive Vermeidung von Verzerrungen gelegt. Nutzern wird dringend empfohlen, die Modellergebnisse kontinuierlich auf Fairness zu überprüfen und wirksame Schutzmaßnahmen zu implementieren, um potenziellen Missbrauch zu verhindern.
Lizenzinformationen
Dieses Modell wird bereitgestellt unter Lizenzbedingungen von Google CloudEs unterstützt sowohl kommerzielle als auch nicht-kommerzielle Anwendungen, vorbehaltlich spezifischer Compliance-Anforderungen, die in den offiziellen Lizenzunterlagen detailliert aufgeführt sind.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist textembedding-gecko@001?
A1: Es handelt sich um ein hochmodernes Text-Embedding-Modell von Google Cloud (veröffentlicht im Februar 2024), das Text in 768-dimensionale Vektordarstellungen umwandelt und so die semantische Bedeutung für verschiedene NLP-Aufgaben erfasst.
Frage 2: Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für dieses Modell?
A2: Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen gehören die semantische Suche, die Textklassifizierung, die Inhaltsempfehlung und die Verbesserung des natürlichen Sprachverständnisses in Dialogsystemen.
Frage 3: Wie schneidet textembedding-gecko@001 im Vergleich zu anderen Modellen ab?
A3: Es bietet eine wettbewerbsfähige Leistung mit 90 % Genauigkeit und einem F1-Score von 0,88 sowie einer effizienten Inferenzgeschwindigkeit von 100 ms. Obwohl seine Dimensionalität 768 beträgt, erzielt es bei bestimmten Benchmarks oft eine vergleichbare oder sogar bessere Genauigkeit als Modelle wie Ada-002.
Frage 4: Ist das Modell primär für Englisch gedacht oder unterstützt es auch andere Sprachen?
A4: Obwohl es primär für Englisch optimiert ist, verfügt es je nach Kontext und seinen vielfältigen Trainingsdaten auch über Fähigkeiten für andere Sprachen.
Frage 5: Bis wann wurden die Trainingsdaten aktualisiert?
A5: Die Trainingsdaten des Modells umfassen Informationen bis einschließlich Januar 2024, wodurch sichergestellt wird, dass seine Wissensbasis für die meisten Anwendungen relativ aktuell ist.
KI-Spielplatz
