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Acceso
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()
Detalle del producto
Desbloquea la comprensión semántica con textembedding-gecko@001
El gecko de inserción de texto@001 modelo, desarrollado por Google Cloud y liberado en Febrero de 2024Es una potente solución de incrustación de texto. Transforma las entradas textuales en representaciones vectoriales de alta dimensión, capturando eficazmente el significado semántico y el contexto. Esto la convierte en una herramienta indispensable para una amplia gama de... Procesamiento del lenguaje natural (PLN) aplicaciones.
Información clave del modelo:
- ✅ Nombre del modelo: gecko de inserción de texto@001
- ✅ Desarrollador: Google Cloud
- ✅ Fecha de lanzamiento: Febrero de 2024
- ✅ Versión: 001
- ✅ Tipo de modelo: Incrustación de texto
Capacidades principales y funciones avanzadas
Aprovechando una arquitectura de transformador robusta, el modelo textembedding-gecko@001 ofrece un conjunto de características diseñadas para mejorar sus flujos de trabajo de PNL:
- 🔢 Dimensionalidad: Genera información altamente descriptiva. 768 dimensiones incrustaciones.
- 📝 Longitud de entrada: Admite textos de entrada extensos de hasta 3072 fichas.
- 🧠 Arquitectura: Construido sobre tecnología avanzada arquitectura del transformador con mecanismos de autoatención para una comprensión contextual profunda.
- Búsqueda semántica: Poderes superiores búsqueda semántica capacidades, mejorando significativamente la precisión de recuperación.
- 🎯 Aprendizaje multitarea: Beneficios de entrenamiento multitarea, lo que conduce a una mejor generalización en diversas tareas de PNL.
Casos de uso ideales
La versatilidad de textembedding-gecko@001 lo hace adecuado para numerosas aplicaciones:
- 🔍 Búsqueda y recuperación semántica: Mejorar el descubrimiento y la relevancia del contenido.
- 📈 Clasificación y agrupamiento de textos: Organizar y categorizar grandes conjuntos de datos de texto de manera eficiente.
- 💡Recomendación de contenido: Ofrecer sugerencias de contenido personalizadas y precisas.
- 💭 Comprensión del lenguaje natural (NLU) y sistemas de diálogo: Construyendo una IA conversacional más inteligente.
Soporte de idiomas: Optimizado principalmente para Inglés, con capacidades adaptables a otros idiomas según el contexto.
Especificaciones técnicas y rendimiento
Puntos de referencia de rendimiento
El modelo demuestra un sólido desempeño en todas las métricas clave:
- 📊 Precisión: Logra aproximadamente 90% de precisión sobre puntos de referencia de similitud semántica estándar.
- Puntuación F1: Reporta un impresionante Puntuación F1 de 0,88 sobre tareas típicas de clasificación de PNL.
- ⏱ Velocidad de inferencia: Cuenta con una latencia media de tan solo 100 milisegundos por solicitud en condiciones óptimas.
Arquitectura y formación subyacentes
En esencia, textembedding-gecko@001 emplea un sofisticado arquitectura del transformadorEste diseño, que comprende múltiples capas de redes neuronales de autoatención y de retroalimentación, es crucial por su capacidad de comprender profundamente el contexto y las relaciones intrincadas dentro del texto.
Amplios datos de entrenamiento:
- 📚 Tamaño del conjunto de datos: Entrenado en un vasto conjunto de datos de más de 1 mil millones de tokens.
- 🌍Fuentes de datos: Compilado a partir de una combinación diversa de datos con licencia, textos disponibles públicamente y conjuntos de datos propietarios de Google, lo que garantiza una comprensión integral de los matices del lenguaje.
- 🕜 Nivel de conocimiento: Los datos de entrenamiento incluyen información hasta Enero de 2024, aportando conocimientos relativamente actuales.
Consideraciones sobre diversidad y sesgo: Si bien el conjunto de datos de entrenamiento está diseñado para abarcar una amplia gama de temas y perspectivas, se recomienda estar atento, ya que aún pueden existir sesgos. Se recomienda la evaluación y actualización continuas para perfeccionar la imparcialidad del modelo.
Análisis comparativo: textembedding-gecko@001 frente a otros modelos
Para comprender mejor su posición, aquí se compara textembedding-gecko@001 con otros modelos de incrustación líderes:
| Característica | gecko de inserción de texto@001 | gecko de inserción de texto@003 | Ada-002 (AI abierta) |
|---|---|---|---|
| Dimensionalidad | 768 | 768 | 1536 |
| Exactitud | 90% | 92% | 89% |
| Puntuación de F1 | 0,88 | 0.90 | 0,86 |
| Velocidad (ms) | 100 | 90 | 120 |
| Robustez | Alto | Muy alto | Moderado |
| Casos de uso | Búsqueda semántica, clasificación de texto | Similar a Gecko@001 pero más robusto | Búsqueda semántica, clasificación de texto |
Nota: Las métricas de rendimiento pueden variar según los casos de uso y las configuraciones específicas.
Introducción a la incrustación de texto - gecko@001
Integración y ejemplos de código
El gecko de inserción de texto@001 El modelo está disponible en el Plataforma API de IA/MLPuedes integrarlo en tus aplicaciones usando el identificador "gecko de incrustación de texto@001".
A continuación se muestra un ejemplo de código conceptual para incrustar texto:
importar plataforma ai
project_id = "id-de-su-proyecto"
región = "us-central1"
aiplatform .init(proyecto= id_proyecto , ubicación= región )
nombre_modelo = "textembedding-gecko@001"
modelo = aiplatform.Endpoint.create_model (nombre_del_modelo)
text_to_embed = "Este es un texto de ejemplo para incrustar."
incrustaciones = modelo .predict([ texto_a_incrustar ])
print ( "Incrustación generada:" , incrustaciones [ 0 ][:10], "..." ) # Mostrar las primeras 10 dimensionesDocumentación de la API
Para obtener guías de integración completas, información detallada sobre puntos finales y mejores prácticas, consulte el sitio web oficial Documentación de la API de IA/ML.
IA ética y licencias
Directrices éticas
El desarrollo de textembedding-gecko@001 se adhiere estrictamente a principios éticos de la IA, haciendo hincapié en la transparencia, la rendición de cuentas y la mitigación proactiva de sesgos. Se recomienda encarecidamente a los usuarios que supervisen continuamente la imparcialidad de los resultados del modelo e implementen medidas de seguridad sólidas para evitar posibles usos indebidos.
Información de licencia
Este modelo se proporciona bajo Condiciones de licencia de Google CloudAdmite aplicaciones comerciales y no comerciales, sujetas a requisitos de cumplimiento específicos detallados en la documentación de licencia oficial.
Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Qué es textembedding-gecko@001?
A1: Es un modelo de incrustación de texto de vanguardia de Google Cloud (lanzado en febrero de 2024) que convierte el texto en representaciones vectoriales de 768 dimensiones y captura el significado semántico para diversas tareas de PNL.
P2: ¿Cuáles son los principales casos de uso de este modelo?
A2: Las aplicaciones clave incluyen la búsqueda semántica, la clasificación de texto, la recomendación de contenido y la mejora de la comprensión del lenguaje natural en los sistemas de diálogo.
P3: ¿Cómo funciona textembedding-gecko@001 en comparación con otros modelos?
A3: Ofrece un rendimiento competitivo con una precisión del 90 % y una puntuación F1 de 0,88, además de una velocidad de inferencia eficiente de 100 ms. Si bien su dimensionalidad es de 768, suele alcanzar una precisión comparable o superior a la de modelos como Ada-002 en pruebas de referencia específicas.
P4: ¿El modelo es principalmente para inglés o admite otros idiomas?
A4: Aunque está optimizado principalmente para inglés, posee capacidades para otros idiomas, dependiendo del contexto y sus diversos datos de entrenamiento.
Q5: ¿Cuál es la fecha límite de conocimiento para sus datos de entrenamiento?
A5: Los datos de entrenamiento del modelo incluyen información disponible hasta enero de 2024, lo que garantiza que su base de conocimientos esté relativamente actualizada para la mayoría de las aplicaciones.
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