Question Answering with Embedded Context

Текст встраивает вопросы и ответа

Встроение текста:

Процесс встраивания преобразует текст в n-мерный вектор

Примеры использования:

• Поиск: где результаты оцениваются по отношению к строке запроса
• Кластеризация: где текстовые строки сгруппированы сходством
• Рекомендации: где рекомендуются элементы с соответствующими текстовыми строками
• Обнаружение аномалий: где выявляются выбросы с небольшим родственником
• Измерение разнообразия: где анализируются распределения сходства
• Классификация: где текстовые строки классифицируются по их наиболее похожей этикетке

Описание проекта:

Разработал сложный подход к улучшению ответа на вопросы, используя методы встраивания текста. Проект фокусируется на преобразовании текстовой информации, связанной с стартапами в векторы, впоследствии интегрируя эти векторы для добавления контекстного понимания в запросы. Центральной целью было повышение производительности модели завершения запроса путем предоставления соответствующего контекста.

Основные моменты проекта:

Используя методологии встраивания передового текста для преобразования информации о запуске в числовые векторы. Интегрировали эти векторы, чтобы обогатить запросы с контекстом, повышая точность ответа модели завершения запроса. Реализованная сходство документов с использованием сходства косинуса для определения наиболее релевантного контекста для данного запроса. Достигнут повышенная производительность, отвечая на инъекционное контекстуальное понимание.

Навыки использовались:

• Текст встраивает
• Обработка естественного языка (NLP)
• Сходство документов
• OpenAI API
• Оперативная инженерия