Question Answering with Embedded Context

嵌入問問和回答的文本

文本嵌入：

嵌入過程將文本轉換為n維矢量

用例：

• 搜索：結果與查詢字符串相關的位置排名
• 聚類：文本字符串以相似性分組
• 建議：建議使用相關文本字符串的項目
• 異常檢測：確定相關性的異常值很少
• 多樣性測量：分析相似性分佈的地方
• 分類：文本字符串通過其最相似標籤進行分類

項目描述：

開發了一種複雜的方法來通過利用文本嵌入技術來增強問題的回答。該項目著重於將與初創企業有關的文本信息轉換為向量，隨後集成了這些向量，以在查詢中增加上下文理解。中心目標是通過提供相關環境來提高查詢完成模型的性能。

項目亮點：

採用高級文本嵌入方法將啟動信息轉換為數值向量。集成了這些向量以通過上下文豐富查詢，從而增強了查詢完成模型的響應準確性。使用餘弦相似性實現的文檔相似性，以確定給定查詢的最相關上下文。通過注入的上下文理解來回答有關的增強性能。

使用的技能：

• 文本嵌入
• 自然語言處理（NLP）
• 文件相似性
• Openai API
• 及時的工程