AddEmbeddings

Ajoute deux vecteurs d’intégration et renvoie le résultat sous forme de vecteur normalisé.

Format 

AddEmbeddings ( v1 ; v2 )

Paramètres 

v1 et v2 : toute expression de texte, rubrique de texte ou rubrique de conteneur qui contient des vecteurs d'intégration avec les mêmes dimensions.

Résultat 

Texte, Conteneur

Provient de la version 

22.0

Description 

Cette fonction effectue une addition de vecteurs sur deux vecteurs d'intégration et renvoie le résultat sous forme de vecteur normalisé. La normalisation concentre le vecteur résultant sur sa direction sémantique plutôt que sur son ampleur ; une pratique standard pour comparer ou manipuler les intégrations.

Utilisez cette fonction pour combiner le sens sémantique de deux concepts représentés par des vecteurs. Par exemple, l'ajout du vecteur pour « J'aime les chiens » et du vecteur pour « J'aime les chats » peut donner un vecteur qui représente un concept plus proche de « J'aime les animaux de compagnie » ou « J'aime à la fois les chiens et les chats ». Cela peut s'avérer utile pour élargir les concepts lorsque vous effectuez une recherche sémantique, ou pour trouver des sens agrégés en analyse des données.

Si v1 et v2 sont du texte, ils doivent se présenter sous la forme de tableaux JSON. Généralement, l'utilisation de vecteurs d'intégration en tant que données de conteneurs binaires améliore les performances.

Remarques 

  • Les vecteurs d'intégration doivent être générés à partir du même modèle pour garantir une compatibilité et des performances optimales ; le mélange de vecteurs d'intégration depuis différents modèles n'est pas pris en charge.

  • Cette fonction renvoie « ? » si :

    • v1 et v2 ont des dimensions différentes.

    • le résultat est un vecteur zéro (ce qui peut se produire si v1 et v2 sont identiques mais ont des signes opposés), car la fonction ne peut pas normaliser un vecteur zéro.

Exemple 1 

AddEmbeddings ( "[1, 2, 3]" ; "[4, 5, 6]" ) renvoie [0,40160966445124940405, 0,56225353023174917677, 0,722897396012249005]. L'addition est [1+4, 2+5, 3+6] = [5, 7, 9]. La fonction normalise ensuite ce vecteur et le renvoie sous forme de tableau JSON (car les deux entrées se présentaient sous forme de texte).

Exemple 2 

AddEmbeddings ( Produits::Intégration_Smartphone ; Produits::Intégration_Premium ) renvoie les données du conteneur pour le vecteur normalisé qui représente le concept combiné de « smartphone premium ».

Cet exemple suppose que la rubrique Produits::Intégration_Smartphone contient le vecteur d'intégration pour le texte « smartphone » et que la rubrique Produits::Intégration_Premium contient le vecteur d'intégration pour le texte « premium ». Le vecteur résultant pourrait être utilisé avec l'action de script Effectuer une recherche sémantique pour trouver des descriptions de produits sémantiquement proches de ce concept combiné.

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