深入理解文字嵌入與檢索技術核心概念

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在自然語言處理的技術領域中，理解文字的含義並有效地進行檢索一直是個重要的課題。文字嵌入技術的出現，為這個問題提供了一個優雅的解決方案。藉由將文字轉換成數值向量，我們得以在向量空間中計算文字之間的相似度，進而實作更精準的檢索。本文將深入探討文字嵌入的原理、實作方式，並進一步介紹如何建構一個檢索增強生成（RAG）系統。

import torch
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

# 初始化預訓練模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# 將句子轉換為嵌入向量
sentence1 = "這是一段文字。"
sentence2 = "這是另一段文字。"
embedding1 = model.encode(sentence1)
embedding2 = model.encode(sentence2)

# 計算兩個句子嵌入向量之間的餘弦相似度
cosine_similarity = util.pytorch_cos_sim(embedding1, embedding2)

print(f"句子 1: {sentence1}")
print(f"句子 2: {sentence2}")
print(f"餘弦相似度: {cosine_similarity}")


# 檔案檢索範例
documents = [
    "深度學習在近年來取得了顯著的進展。",
    "文字嵌入是自然語言處理的關鍵技術。",
    "檢索增強生成系統結合了檢索和生成技術。",
]

# 將檔案轉換為嵌入向量
document_embeddings = model.encode(documents)

def search(query):
    query_embedding = model.encode(query)
    similarities = util.pytorch_cos_sim(query_embedding, document_embeddings)
    best_match_index = torch.argmax(similarities)
    return documents[best_match_index]

query = "自然語言處理的技術有哪些？"
result = search(query)
print(f"查詢: {query}")
print(f"最相似的檔案: {result}")


# RAG 系統範例 (簡化版)
from transformers import pipeline

# 使用預訓練的生成模型
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')  # 這裡使用 GPT-2 作為示範

def generate_answer(query):
    relevant_document = search(query)
    prompt = f"Context: {relevant_document}\nQuestion: {query}\nAnswer:"
    response = generator(prompt, max_length=100)
    return response[0]['generated_text']

query = "深度學習有什麼應用？"
answer = generate_answer(query)
print(f"查詢: {query}")
print(f"答案: {answer}")

內容解密

這段程式碼首先示範瞭如何使用 Sentence Transformers 模型計算兩個句子的相似度。它將兩個句子分別轉換為嵌入向量，再使用 util.pytorch_cos_sim() 函式計算餘弦相似度。接著，示範了簡單的檔案檢索功能，將多個檔案轉換為嵌入向量，並根據查詢找出最相似的檔案。最後，示範了一個簡化版的 RAG 系統，它先根據查詢檢索相關檔案，再將檔案和查詢一起作為提示輸入生成模型，產生最終答案。程式碼中使用了 GPT-2 作為生成模型的範例，實際應用中可以根據需求選擇其他更適合的模型。

  graph LR
    A[輸入句子] --> B{Sentence Transformers};
    B --> C[嵌入向量];
    C --> D[計算餘弦相似度];
    E[輸入檔案] --> F{Sentence Transformers};
    F --> G[檔案嵌入向量];
    H[輸入查詢] --> I{Sentence Transformers};
    I --> J[查詢嵌入向量];
    J --> K[計算相似度];
    K --> L[傳回最相似檔案];
    M[查詢] --> N[檢索相關檔案];
    N --> O[生成提示];
    O --> P{生成模型};
    P --> Q[生成答案];

圖表翻譯

此圖表展示了使用 Sentence Transformers 進行句子相似度計算和檔案檢索的流程，以及一個簡化版 RAG 系統的運作方式。首先，輸入的句子或檔案會經過 Sentence Transformers 模型轉換成嵌入向量。在計算句子相似度時，兩個句子的嵌入向量會被用來計算餘弦相似度。在檔案檢索時，查詢也會被轉換成嵌入向量，然後與所有檔案的嵌入向量計算相似度，最終傳回最相似的檔案。在 RAG 系統中，首先會根據查詢檢索相關檔案，接著將檢索到的檔案和查詢組合成提示，輸入到生成模型中，最後生成答案。這個流程圖清晰地展現了文字嵌入技術如何應用於相似度計算、檢索和生成任務。

文字嵌入與檢索

在深度學習中，文字嵌入（text embedding）是一種將文字轉換為數值向量的技術，讓電腦能夠理解文字的含義。這裡，我們使用了一種叫做sentence-transformers的模型來嵌入文字。這個模型可以將整個句子轉換為一個固定長度的向量。

文字嵌入的實作

首先，我們需要將句子轉換為嵌入向量。這可以使用以下程式碼實作：

import torch
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embedding_1 = model.encode("This is a sentence.")
print(embedding_1)

這裡，model.encode()函式將輸入的句子轉換為一個嵌入向量。

兩個句子的相似度計算

如果我們想要計算兩個句子的相似度，可以使用餘弦相似度（cosine similarity）來計算。以下程式碼展示瞭如何計算兩個句子的相似度：

import torch
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embedding_1 = model.encode("This is a sentence.")
embedding_2 = model.encode("This is another sentence.")

cosine_score = util.pytorch_cos_sim(embedding_1, embedding_2)
print(cosine_score)

這裡，util.pytorch_cos_sim()函式計算了兩個嵌入向量之間的餘弦相似度。

檔案檢索

現在，我們可以使用嵌入向量來檢索檔案了。以下程式碼展示瞭如何實作檔案檢索：

import torch
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# 將檔案轉換為嵌入向量
chunk_embeddings = model.encode(chunked_text, convert_to_tensor=True)

def search_documents(query, top_k=5):
    # 將查詢轉換為嵌入向量
    query_embedding = model.encode(query, convert_to_tensor=True)

    # 計算查詢和檔案之間的相似度
    similarities = util.pytorch_cos_sim(query_embedding, chunk_embeddings)

    # 取得最相似的檔案
    top_k_indices = similarities[0].topk(top_k).indices

    # 傳回最相似的檔案
    results = [chunked_text[i] for i in top_k_indices]

    return results

# 測試檔案檢索
query = "What are prohibited ai practices?"
results = search_documents(query, top_k=2)
print(results)

這裡，search_documents()函式實作了檔案檢索的功能。它首先將查詢轉換為嵌入向量，然後計算查詢和檔案之間的相似度，最後傳回最相似的檔案。

圖表翻譯

  flowchart TD
    A[查詢] --> B[轉換為嵌入向量]
    B --> C[計算相似度]
    C --> D[取得最相似的檔案]
    D --> E[傳回結果]

這個流程圖展示了檔案檢索的過程。首先，查詢被轉換為嵌入向量，然後計算查詢和檔案之間的相似度，最後傳回最相似的檔案。

生成與檢索的整合：RAG 系統

在前面的章節中，我們探討瞭如何使用 SmolLM 這個 instruct 版本的模型來生成回應。現在，我們將更深入地瞭解如何整合檢索和生成技術，以建立一個更強大的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統。

RAG 系統的挑戰

當處理真實資料時，檔案可能非常長，這使得直接將整個檔案作為輸入傳遞給模型變得不切實際。為瞭解決這個問題，我們需要對檔案進行分塊（chunking），以便能夠有效地檢索和生成相關內容。

實作 RAG 系統

以下是實作 RAG 系統的一個簡單示例：

from transformers import pipeline

# 取得裝置（GPU 或 CPU）
device = get_device()

# 初始化生成模型
generator = pipeline(
    "text-generation", 
    model="HuggingFaceTB/SmolLM-135M-Instruct", 
    device=device
)

# 定義一個函式來生成答案
def generate_answer(query):
    # 從檔案中檢索相關的檔案塊
    context_chunks = search_documents(query, top_k=2)
    
    # 將檔案塊合併成一個單一的上下文字串
    context = "\n".join(context_chunks)
    
    # 根據上下文生成一個回應
    prompt = f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {query}\nAnswer:"
    
    # 定義系統提示
    system_prompt = (
        "You are a friendly assistant that answers questions about the AI Act. "
        "If the user is not making a question, you can ask for clarification"
    )
    
    # 定義訊息
    messages = [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user", "content": prompt},
    ]
    
    # 使用模型生成回應
    response = generator(messages, max_new_tokens=300)
    
    # 傳回生成的回應
    return response[0]["generated_text"][2]["content"]

# 測試生成答案的函式
answer = generate_answer("What are prohibited ai practices in the EU act?")
print(answer)

生產級 RAG 系統

雖然上述程式碼提供了一個基本的 RAG 系統示例，但在生產環境中，您需要考慮更多因素，例如：

  • 檔案分塊（Chunking）：如前所述，檔案可能非常長，因此需要將其分割成更小的塊以便於處理。
  • 檢索和排名：您需要實作一個強大的檢索系統來找到最相關的檔案，並對其進行排名，以便模型可以根據最相關的內容生成回應。
  • 上下文管理：在生成回應時，需要有效地管理上下文，以確保模型可以根據相關的檔案內容生成正確的回應。

文字分割的重要性

在自然語言處理中，文字分割是一個至關重要的步驟。好的文字分割可以幫助我們更好地理解文字的結構和內容，而糟糕的文字分割可能會導致意義的丟失或混淆。文字分割的目標是將文字分成合理的片段，以便於後續的處理和分析。

文字分割的挑戰

文字分割面臨著許多挑戰，包括：

  • 文字的長度和複雜性：長篇文字可能包含多個子主題和意義單元，需要合理的分割以保留其內容。
  • 文字的語法和句法：不同的語言和方言可能有不同的語法和句法結構，需要考慮這些差異以實作正確的分割。
  • 文字的語義和上下文：文字的語義和上下文可能會影響分割的結果，需要考慮這些因素以保留文字的意義。

文字分割的方法

目前有許多文字分割的方法，包括：

  • 根據規則的方法：使用預先定義的規則和模式來分割文字。
  • 根據統計的方法：使用統計模型和機器學習演算法來分割文字。
  • 混合方法：結合根據規則和根據統計的方法來實作更好的分割效果。

內容解密

在上述內容中，我們討論了文字分割的重要性、挑戰和方法。文字分割是一個複雜的任務，需要考慮多個因素以實作正確的分割。不同的方法有其優缺點，需要根據具體的應用場景和需求選擇合適的方法。

  flowchart TD
    A[文字分割] --> B[根據規則的方法]
    A --> C[根據統計的方法]
    A --> D[混合方法]
    B --> E[使用預先定義的規則和模式]
    C --> F[使用統計模型和機器學習演算法]
    D --> G[結合根據規則和根據統計的方法]

圖表翻譯

上述Mermaid圖表展示了文字分割的不同方法，包括根據規則、根據統計和混合方法。圖表中，每個節點代表了一種方法，每個箭頭代表了方法之間的關係。這個圖表有助於我們瞭解不同方法之間的差異和關聯，從而選擇合適的方法來實作文字分割。

自然語言處理技術概覽

自然語言處理（NLP）是一個快速發展的領域，涵蓋了從語言模型到文字生成等各種技術。在這個概覽中，我們將探討一些關鍵概念和技術，包括語言模型、diffusion模型、transformer模型等。

語言模型

語言模型是NLP中的核心技術之一，它們能夠根據給定的輸入生成相應的輸出。常見的語言模型包括統計語言模型和神經語言模型。其中，統計語言模型使用統計方法來計算詞彙的機率，而神經語言模型使用神經網路來學習語言模式。

生成式語言模型

生成式語言模型是一種能夠根據給定的輸入生成相應的輸出。這類別模型通常使用馬爾可夫鏈或變分自編碼器來生成文字。其中，decode()方法和generate()方法是生成式語言模型中的重要組成部分，前者負責解碼輸入，後者負責生成文字。

Diffusion模型

Diffusion模型是一種近年來興起的生成式模型，它們能夠根據給定的輸入生成高品質的文字或影像。Diffusion模型通常使用一系列的遞迴方程來生成文字或影像，每一步都會根據前一步的結果進行更新。

Transformer模型

Transformer模型是一種近年來廣泛使用的神經網路架構，它們能夠有效地處理序列化的資料。Transformer模型通常使用自注意力機制來計算序列化資料之間的關係，並且能夠平行化計算以提高效率。常見的Transformer模型包括BERT、BART等。

BERT和BART

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種預訓練的語言模型，它能夠有效地捕捉語言中的上下文關係。BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）是一種能夠根據給定的輸入生成相應的輸出的生成式模型，它通常使用BERT作為基礎模型。

其他技術

除了上述技術之外，還有許多其他的NLP技術和工具，包括但不限於：

  • Batch Normalization：批次歸一化是一種用於神經網路的正則化技術，它能夠有效地減少內部協變數偏移。
  • Beam Search：束搜尋是一種用於序列化生成任務的搜尋演算法，它能夠有效地找到最佳的生成結果。
  • BeautifulSoup：BeautifulSoup是一種用於解析HTML和XML檔案的Python函式庫，它能夠有效地提取檔案中的結構化資料。

應用和未來展望

NLP技術在各個領域中都有著廣泛的應用，包括但不限於：

  • 文字生成：NLP技術可以用於生成高品質的文字，包括但不限於文章、報告、郵件等。
  • 語言翻譯：NLP技術可以用於翻譯不同的語言，包括但不限於英語、漢語、西班牙語等。
  • 問答系統：NLP技術可以用於構建問答系統，包括但不限於聊天機器人、虛擬助手等。

未來，NLP技術將繼續發展和演進，包括但不限於：

  • 多模態處理：NLP技術將能夠處理多種不同的模態，包括但不限於文字、影像、音訊等。
  • 跨語言處理：NLP技術將能夠處理不同的語言，包括但不限於英語、漢語、西班牙語等。
  • Explainable AI：NLP技術將能夠提供可解釋的結果，包括但不限於生成文字的理由、語言翻譯的過程等。
圖表翻譯
  graph LR
    A[NLP技術] -->|包含|> B[語言模型]
    A -->|包含|> C[Diffusion模型]
    A -->|包含|> D[Transformer模型]
    B -->|使用|> E[decode()方法]
    B -->|使用|> F[generate()方法]
    C -->|使用|> G[遞迴方程]
    D -->|使用|> H[自注意力機制]

深度學習模型中的視覺語言理解

近年來，人工智慧在視覺語言理解領域取得了巨大的進展，尤其是在多模態學習和生成任務中。其中，CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一種著名的預訓練模型，旨在學習視覺和語言之間的對齊。

CLIP 模型概述

CLIP 模型透過對比學習的方式，將影像和文字對映到同一個嵌入空間中，以便實作零樣本學習（zero-shot learning）。這意味著，CLIP 可以在未見過的類別上進行分類別，而無需額外的訓練資料。CLIP 的工作流程包括以下步驟：

  1. 影像和文字嵌入：CLIP 使用兩個獨立的神經網路分別對影像和文字進行嵌入，得到影像嵌入和文字嵌入。
  2. 對比損失：CLIP 使用對比損失函式來衡量影像和文字之間的相似度，鼓勵模型將正配對（影像和描述它的文字）拉近，而將負配對（影像和不描述它的文字）推開。
  3. 預訓練：CLIP 在大規模的影像-文字資料集上進行預訓練，以學習視覺和語言之間的對齊關係。

CLIP 的應用和變體

CLIP 模型在多個領域中具有廣泛的應用，包括：

  • 零樣本學習：CLIP 可以直接應用於未見過的類別上，無需額外的訓練資料。
  • 多模態生成：CLIP 可以用於生成影像或文字，給定另一模態的輸入。
  • 視覺問答：CLIP 可以用於回答關於影像的問題。

除此之外，還有一些根據 CLIP 的變體和改進，例如：

  • CLIP Guidance：一種使用 CLIP 進行影像生成的方法。
  • BLIP：一種結合了 CLIP 和語言模型的預訓練模型，用於統一的視覺語言理解和生成任務。

深度語意理解：文字嵌入技術解析與應用

在自然語言處理（NLP）領域，讓電腦理解人類語言的含義一直是個重要的挑戰。文字嵌入技術的出現，為這個挑戰提供了一個強大的解決方案。它能將文字轉換成數值向量，讓電腦得以在數值空間中處理和分析文字，進而理解其語意。本文將深入探討文字嵌入的技術原理、實作方式，以及其在檔案檢索和 RAG 系統中的應用。

Sentence Transformers 模型與嵌入向量生成

Sentence Transformers 是一種專為語意相似度任務設計的深度學習模型，它能有效地將句子嵌入到高維向量空間中。以下程式碼示範如何使用 Sentence Transformers 模型生成嵌入向量：

import torch
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 初始化預訓練模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# 將句子編碼成嵌入向量
sentence = "這是一段測試文字。"
embedding = model.encode(sentence)

# 顯示嵌入向量
print(embedding)

內容解密

這段程式碼首先匯入必要的函式庫，接著初始化一個預訓練的 all-MiniLM-L6-v2 模型。model.encode() 函式將輸入的句子 sentence 轉換成一個高維數值向量 embedding，代表句子的語意。最後，程式碼印出生成的嵌入向量。

  graph LR
    A[句子] --> B(Sentence Transformers 模型)
    B --> C[嵌入向量]

圖表翻譯

此圖示展示了使用 Sentence Transformers 模型生成文字嵌入向量的過程。輸入一個句子，模型會將其轉換為一個代表其語意的嵌入向量。這個過程的核心在於模型的預訓練，它已經從大量的文字資料中學習了語言的結構和語意。

句子相似度計算：餘弦相似度

有了嵌入向量，我們就可以計算句子之間的相似度。餘弦相似度是一種常用的指標，它衡量兩個向量之間的角度的餘弦值。以下程式碼示範如何使用餘弦相似度計算兩個句子的相似度：

import torch
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

sentence1 = "這是一段測試文字。"
sentence2 = "這是一段相似的文字。"

embedding1 = model.encode(sentence1)
embedding2 = model.encode(sentence2)

# 計算餘弦相似度
similarity = util.pytorch_cos_sim(embedding1, embedding2)

print(similarity)

內容解密

這段程式碼首先將兩個句子分別編碼成嵌入向量 embedding1 和 embedding2。接著，使用 util.pytorch_cos_sim() 函式計算兩個嵌入向量之間的餘弦相似度，並印出結果。值越接近 1，表示兩個句子的語意越相似。

  graph LR
    A[句子1] --> B(Sentence Transformers 模型) --> C[嵌入向量1]
    D[句子2] --> E(Sentence Transformers 模型) --> F[嵌入向量2]
    C --> G(餘弦相似度計算)
    F --> G
    G --> H[相似度分數]

圖表翻譯

此圖示說明瞭如何計算兩個句子之間的相似度。首先，使用 Sentence Transformers 模型將兩個句子分別轉換為嵌入向量。接著，使用餘弦相似度計算兩個向量之間的夾角餘弦值，得到相似度分數。分數越高，代表兩個句子的語意越接近。

檔案檢索與排序

文字嵌入技術也廣泛應用於檔案檢索。透過將檔案和查詢都轉換成嵌入向量，我們可以計算它們之間的相似度，並傳回最相關的檔案。

import torch
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

documents = [
    "深度學習在影像辨識領域取得了顯著的成果。",
    "自然語言處理是人工智慧的一個重要分支。",
    "強化學習是一種根據獎勵的學習方法。"
]

query = "人工智慧的應用有哪些？"

document_embeddings = model.encode(documents)
query_embedding = model.encode(query)

similarities = util.pytorch_cos_sim(query_embedding, document_embeddings)

# 排序並取得最相關的檔案
sorted_indices = similarities[0].argsort(descending=True)

for idx in sorted_indices:
    print(f"相似度：{similarities[0][idx]:.4f}, 檔案：{documents[idx]}")

內容解密

程式碼首先將檔案列表和查詢分別編碼成嵌入向量。接著，計算查詢嵌入向量與每個檔案嵌入向量之間的餘弦相似度。最後，根據相似度分數排序檔案，並印出排序結果。

  graph LR
    subgraph 檔案
        A[檔案1] --> B(Sentence Transformers) --> C[嵌入向量1]
        D[檔案2] --> E(Sentence Transformers) --> F[嵌入向量2]
        G[檔案3] --> H(Sentence Transformers) --> I[嵌入向量3]
    end
    J[查詢] --> K(Sentence Transformers) --> L[查詢嵌入向量]
    L --> M(餘弦相似度計算)
    C --> M
    F --> M
    I --> M
    M --> N[排序結果]

圖表翻譯

此流程圖闡述瞭如何利用文字嵌入技術進行檔案檢索。首先，將所有檔案和查詢都轉換為嵌入向量。然後，計算查詢嵌入向量與每個檔案嵌入向量之間的餘弦相似度。最後，根據相似度分數對檔案進行排序，將最相關的檔案排在前面。

從底層實作到高階應用的全面檢視顯示，文字嵌入技術為自然語言處理開啟了新的可能性。透過將文字轉換為數值向量，我們得以更有效地處理和分析文字資料，從而實作更精確的語意理解。雖然目前仍存在一些挑戰，例如如何處理歧義性和上下文資訊，但隨著技術的發展，我們預見文字嵌入技術將在更多領域發揮關鍵作用，例如知識圖譜構建、機器翻譯和情感分析等。對於重視使用者經驗的企業，將文字嵌入技術應用於搜尋引擎和問答系統等產品，將能顯著提升使用者搜尋資訊和取得答案的效率。接下來的2-3年，將是文字嵌入技術從實驗走向主流的關鍵視窗期。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。