Embedding

Qu'est-ce que les Embeddings?¶

Les embeddings sont une forme de représentation des données où des éléments, tels que des mots, des phrases ou des documents entiers, sont convertis en vecteurs de nombres à virgule flottante. Cette méthode transforme efficacement des données textuelles ou catégorielles en un format pouvant être traité par des modèles d'apprentissage automatique, notamment dans des tâches de traitement du langage naturel.

Pourquoi Utilisons-nous les Embeddings¶

Les embeddings sont utilisés dans diverses applications en raison de leur capacité à capturer des relations sémantiques et des motifs dans les données :

Recherche : Dans les applications de recherche, les embeddings classent les résultats par pertinence par rapport à une chaîne de requête. Ils aident à comprendre le contexte et la sémantique de la requête, en l'associant au contenu le plus pertinent.
Regroupement : Les embeddings sont utilisés pour regrouper des chaînes de texte par similarité. Ils permettent aux algorithmes de reconnaître et de regrouper des textes similaires, facilitant une meilleure organisation et analyse des données.
Recommandations : Dans les systèmes de recommandation, les embeddings suggèrent des éléments avec des chaînes de texte connexes. Ils aident à identifier des éléments contextuellement ou thématiquement similaires aux préférences de l'utilisateur.
Détection d'anomalies : Les embeddings aident à identifier des valeurs aberrantes peu liées. Ils peuvent mettre en évidence des éléments inhabituels ou rares au sein d'un ensemble de données en mesurant leur dissimilarité avec la majorité.
Mesure de la diversité : Ils analysent les distributions de similarité, aidant à évaluer la diversité d'un ensemble de données en termes de son contenu et de ses représentations.
Classification : Les embeddings classifient les chaînes de texte par leur libellé le plus similaire. Ils permettent aux algorithmes de catégoriser les textes en fonction de leur proximité avec des libellés ou des catégories prédéfinis.

Les Embeddings en Pratique : "text-embedding-ada-002"¶

"Text-embedding-ada-002" d'OpenAI est un exemple de modèle d'embedding qui crée un vecteur multidimensionnel pour chaque entrée de texte. Le nombre de dimensions par vecteur peut varier, mais généralement, un nombre élevé de dimensions (par exemple, des centaines ou des milliers) permet une représentation plus nuancée et détaillée du texte.

Nombre de Dimensions : La haute dimensionnalité garantit que divers aspects et nuances du texte sont capturés, permettant une représentation plus précise et détaillée.
Avantages dans les Magasins de Vecteurs : Lorsqu'ils sont utilisés dans des magasins de vecteurs, ces embeddings haute dimensionnalité facilitent les recherches de similarité efficaces et les tâches complexes de traitement du langage naturel. Le magasin de vecteurs peut rapidement comparer ces embeddings pour trouver les correspondances les plus pertinentes en fonction de la similarité sémantique.

En essence, les embeddings comme "text-embedding-ada-002" transforment le texte en un espace vectoriel riche et multidimensionnel où les relations sémantiques peuvent être quantifiées et exploitées pour diverses applications basées sur l'IA.

Lorsqu'un modèle LLM est utilisé, son moteur de conversion en vecteur (embeddings) est utilisé pour préparer une base de données de vecteurs.

Ce modèle peut également être utilisé pour transformer les requêtes des utilisateurs humains ou d'autres systèmes. Ainsi, nous assurons la cohérence des requêtes avec des vecteurs utilisant les mêmes dimensions.

Une application d'IA peut donc utiliser plusieurs modèles LLM, en fonction des tâches requises. Chaque interaction utilisera un format vectoriel (embeddings) spécifique à chaque système LLM.