Question Answering with Embedded Context

嵌入问问和回答的文本

文本嵌入：

嵌入过程将文本转换为n维矢量

用例：

• 搜索：结果与查询字符串相关的位置排名
• 聚类：文本字符串以相似性分组
• 建议：建议使用相关文本字符串的项目
• 异常检测：确定相关性的异常值很少
• 多样性测量：分析相似性分布的地方
• 分类：文本字符串通过其最相似标签进行分类

项目描述：

开发了一种复杂的方法来通过利用文本嵌入技术来增强问题的回答。该项目着重于将与初创企业有关的文本信息转换为向量，随后集成了这些向量，以在查询中增加上下文理解。中心目标是通过提供相关环境来提高查询完成模型的性能。

项目亮点：

采用高级文本嵌入方法将启动信息转换为数值向量。集成了这些向量以通过上下文丰富查询，从而增强了查询完成模型的响应准确性。使用余弦相似性实现的文档相似性，以确定给定查询的最相关上下文。通过注入的上下文理解来回答有关的增强性能。

使用的技能：

• 文本嵌入
• 自然语言处理（NLP）
• 文件相似性
• Openai API
• 及时的工程