Скачать или смотреть LLM Cohere AI для семантического поиска на Python

В этом видео мы узнаем, как использовать конечную точку API Cohere Embed для генерации языковых вложений с использованием большой языковой модели (LLM) и последующей индексации этих вложений в векторной базе данных Pinecone для быстрого и масштабируемого поиска по вектору.

Cohere — компания, занимающаяся искусственным интеллектом, которая позволяет нам использовать передовые большие языковые модели (LLM) в обработке естественного языка (NLP). Конечная точка Cohere Embed, которую мы используем в этом видео, предоставляет нам доступ к моделям, аналогичным другим популярным LLM, таким как GPT 3 от OpenAI, в частности, к их недавним предложениям через OpenAI Embeddings, таким как модель text-embedding-ada-002.

Pinecone — компания, занимающаяся векторной базой данных, которая позволяет нам использовать передовой векторный поиск по миллионам или даже миллиардам точек данных.

Оба сервиса вместе представляют собой мощное и распространённое сочетание для создания семантического поиска, вопросно-ответных систем, расширенного анализа тональности и других приложений, использующих NLP и выполняющих поиск по большим массивам текстовых данных.

🌲 Документация Pinecone:
https://docs.pinecone.io/docs/cohere

🤖 Студия разработки ИИ:
https://aurelio.ai

🎉 Подпишитесь на обновления статей и видео!
  / subscribe  
  / membership  

👾 Discord:
  / discord  

00:00 Семантический поиск с помощью Cohere LLM и Pinecone
00:45 Обзор архитектуры
04:06 Установка кода и необходимых компонентов
04:50 Ключи API Cohere и Pinecone
06:12 Инициализация Cohere, получение данных, создание вложений
07:43 Создание векторного индекса Pinecone
10:37 Выполнение запросов с помощью Cohere и Pinecone
12:56 Тестирование нескольких запросов
14:35 Заключение