Question Answering with Embedded Context

질문 및 답변을위한 텍스트 포함

텍스트 임베딩 :

임베딩 프로세스는 텍스트를 N 차원 벡터로 변환합니다

사용 사례 :

• 검색 : 결과가 쿼리 문자열과 관련하여 순위가 매겨집니다.
• 클러스터링 : 텍스트 문자열이 유사하게 그룹화되는 곳
• 권장 사항 : 관련 텍스트 문자열이있는 항목이 권장되는 경우
• 이상 탐지 : 관련성이 거의없는 특이 치가 식별되는 곳
• 다양성 측정 : 유사성 분포가 분석되는 경우
• 분류 : 텍스트 문자열이 가장 유사한 레이블로 분류되는 곳

프로젝트 설명 :

텍스트 임베딩 기술을 사용하여 질문 답변을 향상시키기위한 정교한 접근 방식을 개발했습니다. 이 프로젝트는 스타트 업과 관련된 텍스트 정보를 벡터로 변환하는 데 중점을 두어 이러한 벡터를 통합하여 문맥 이해를 쿼리에 추가합니다. 중심 목표는 관련 컨텍스트를 제공하여 쿼리 완성 모델의 성능을 향상시키는 것이 었습니다.

프로젝트 하이라이트 :

시작 정보를 수치 벡터로 변환하기 위해 고급 텍스트 임베딩 방법론을 사용했습니다. 이러한 벡터를 통합하여 컨텍스트와 함께 쿼리를 풍부하게하여 쿼리 완성 모델의 응답 정확도를 향상 시켰습니다. 주어진 쿼리에 대해 가장 관련성이 높은 컨텍스트를 식별하기 위해 코사인 유사성을 사용하여 문서 유사성을 구현했습니다. 주사 된 상황에 대한 이해를 통해 응답하는 문제의 향상된 성능을 달성했습니다.

사용 된 기술 :

• 텍스트 포함
• 자연어 처리 (NLP)
• 문서 유사성
• Openai API
• 프롬프트 엔지니어링