Ikki daqiqa NLP — Haystack-ga tezkor kirish

Savol-javob, semantik qidiruv va Retriever-Reader quvur liniyasi

Salom NLP ishqibozlari! Men har doim so'zlarni joylashtirish bilan tajriba o'tkazish va ular bilan semantik qidiruv yoki tavsiya tizimlarini o'tkazishni qiziqarli deb bilaman. Shuning uchun men uchun ushbu vazifalarni juda ko'p hujjatlar bilan kengaytirish imkonini beruvchi ishlab chiqarishga tayyor ramka haqida gapirish men uchun zavq bag'ishlaydi. Rohatlaning! 😄

"Deepset" tomonidan yaratilgan "Haystack" ochiq manbali NLP tizimi bo'lib, u "neyron qidiruv", "savolga javob berish", "semantik hujjatlarni qidirish" va "tadqiqot va sanoat o'rtasida ko'prik bo'lish uchun mo'ljallangan Transformator modellaridan foydalanadi. umumlashtirish». Bu "Huggingface's Transformers", "Elasticsearch" yoki "Milvus" kabi boshqa ochiq manbali loyihalar bilan birlashtirilgan modulli ramka.

Pichanlardan foydalanish holatlari

Haystack-dan foydalanishning asosiy holatlari:

• Savol-javob: tabiiy tilda savollar bering va hujjatlaringizda aniq javoblarni toping.
• Semantik qidiruv: hujjatlarni so'rovning kalit so'zlariga emas, balki uning ma'nosiga qarab oling.
• Xulosa: umumiy savol bering va olingan eng tegishli hujjatlarning xulosalarini oling.
• Savol yaratish: hujjatni kirish sifatida qabul qiladi va hujjat javob berishi mumkin bo'lgan yaratilgan savollarni qaytaradi.

Masalan, Savollarga javob berish va semantik qidiruvdan chatbotlar oladigan so‘rovlarning uzun qismini yaxshiroq boshqarish yoki savollar ro‘yxatini yangi hujjatlarga avtomatik ravishda qo‘llash va olingan javoblardan foydalanish orqali jarayonlarni avtomatlashtirish uchun foydalanish mumkin.

Bundan tashqari, Haystack bilan quyidagilar mumkin:

• Oldindan tayyorlangan modellardan foydalaning (masalan, BERT, RoBERTa, MiniLM) yoki ularni muayyan domenlarga sozlang.
• Modellarni baholash, taqqoslash va doimiy ravishda takomillashtirish uchun foydalanuvchilarning fikr-mulohazalarini to'plang.
• Retriverlar, Elasticsearch yoki FAISS kabi ishlab chiqarishga tayyor backendlar va fastAPI REST API orqali millionlab hujjatlarni kengaytiring.

U qanday ishlaydi

Haystack Retriever-Reader quvurlaridan foydalanish orqali ishlaydi. Retriever-Reader quvur liniyasi "Reader" ning o'qishni tushunish quvvatidan foydalanadi va uni "Retriever" yordamida katta hujjatlar bazasiga qo'llaydi.

Ammo Readers va Retrieverlar aynan nima?

• O'quvchilarbuYopiq domenli savollarga javob berish tizimlari: hujjatlarni tahlil qiluvchi va ular bo'yicha savollarga javob berish vazifasini bajaradigan kuchli modellar. Ular eng so'nggi transformatorga asoslangan til modellariga asoslangan va ular GPU tezlashuvidan foyda ko'radi. Biroq, Reader-dan to'g'ridan-to'g'ri hujjatlarning katta to'plamida foydalanish samarali emas.
• Retriever Readerga ishlov berishi kerak bo'lgan hujjatlar sonini kamaytiradigan filtr vazifasini o'taydi. Buni maʼlumotlar bazasidagi barcha hujjatlarni skanerlash, tegishlilarini (odatda kichik toʻplamni) aniqlash va ularni Readerga yuborish orqali amalga oshiradi.

Mana Retriever-Reader quvur liniyasini umumlashtiruvchi sxema.

Hujjatlar do'konini yaratish, uni to'ldirish va so'rovlarni so'rash Python kodining bir necha qatorida amalga oshirilishi mumkin.

“Mamlakatlar va poytaxt shaharlar” mavzusidagi Vikipediya sahifalari tanlovida ishlaydigan “onlayn demo” mavjud. Siz ushbu mavzu bo'yicha har qanday savol berishingiz va Haystack o'zining bilim bazasidan to'g'ri javob topa olishini ko'rishingiz mumkin.

O'qiganingiz uchun tashakkur! Agar siz NLP haqida ko'proq ma'lumot olishni istasangiz, NLPlanet-ni Medium, LinkedIn va Twitter-da kuzatishni unutmang!

NLPlanet bilan bog'liq postlar