Интегрируйте текстовые поисковые системы

Текстовый поиск позволяет находить семантически схожие тексты в корпусе. Поисковый запрос встраивается в многомерный вектор, представляющий его семантическое значение, а затем выполняется поиск по схожести в предопределенном, настраиваемом индексе с использованием алгоритма ScaNN (масштабируемых ближайших соседей).

В отличие от классификации текстов (например, классификатора естественного языка Bert ), расширение числа распознаваемых элементов не требует переобучения всей модели. Новые элементы можно добавлять, просто перестраивая индекс. Это также позволяет работать с более крупными корпусами (более 100 тысяч элементов).

Используйте API библиотеки задач TextSearcher для развертывания собственного текстового поисковика в мобильных приложениях.

Ключевые возможности API TextSearcher

  • Принимает в качестве входных данных одну строку, выполняет извлечение вложений и поиск ближайшего соседа в индексе.

  • Обработка входного текста, включая внутриграфическую и внеграфическую токенизацию Wordpiece или Sentencepiece во входном тексте.

Предпосылки

Перед использованием API TextSearcher необходимо создать индекс на основе корпуса текста, в котором будет выполняться поиск. Это можно сделать с помощью API Model Maker Searcher , следуя и адаптируя руководство .

Для этого вам понадобится:

  • Модель встраивания текста TFLite, например, Universal Sentence Encoder. Например,
    • Тот, который переобучен в этом Colab , оптимизированном для вывода на устройстве. Запрос текстовой строки на Pixel 6 занимает всего 6 мс.
    • квантованный , который меньше приведенного выше, но на каждое внедрение уходит 38 мс.
  • ваш корпус текста.

После этого шага у вас должна быть автономная модель поисковика TFLite (например, mobilenet_v3_searcher.tflite ), которая представляет собой исходную модель встраивания текста с индексом, прикрепленным к метаданным модели TFLite .

Выполнение вывода на Java

Шаг 1: Импорт зависимости Gradle и других настроек

Скопируйте файл модели поисковика .tflite в каталог ресурсов модуля Android, где он будет запущен. Укажите, что файл не должен быть сжат, и добавьте библиотеку TensorFlow Lite в файл build.gradle модуля:

android {
    // Other settings

    // Specify tflite index file should not be compressed for the app apk
    aaptOptions {
        noCompress "tflite"
    }

}

dependencies {
    // Other dependencies

    // Import the Task Vision Library dependency
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-task-vision:0.4.4'
    // Import the GPU delegate plugin Library for GPU inference
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu-delegate-plugin:0.4.4'
}

Шаг 2: Использование модели 

// Initialization
TextSearcherOptions options =
    TextSearcherOptions.builder()
        .setBaseOptions(BaseOptions.builder().useGpu().build())
        .setSearcherOptions(
            SearcherOptions.builder().setL2Normalize(true).build())
        .build();
TextSearcher textSearcher =
    textSearcher.createFromFileAndOptions(context, modelFile, options);

// Run inference
List<NearestNeighbor> results = textSearcher.search(text);

Дополнительные параметры настройки TextSearcher см. в исходном коде и javadoc .

Выполнить вывод в C++ 

// Initialization
TextSearcherOptions options;
options.mutable_base_options()->mutable_model_file()->set_file_name(model_path);
options.mutable_embedding_options()->set_l2_normalize(true);
std::unique_ptr<TextSearcher> text_searcher = TextSearcher::CreateFromOptions(options).value();

// Run inference with your input, `input_text`.
const SearchResult result = text_searcher->Search(input_text).value();

Дополнительные параметры настройки TextSearcher смотрите в исходном коде .

Выполнить вывод на Python

Шаг 1: Установите пакет Pypi для поддержки TensorFlow Lite.

Установить пакет TensorFlow Lite Support Pypi можно с помощью следующей команды:

pip install tflite-support

Шаг 2: Использование модели 

from tflite_support.task import text

# Initialization
text_searcher = text.TextSearcher.create_from_file(model_path)

# Run inference
result = text_searcher.search(text)

Дополнительные параметры настройки TextSearcher смотрите в исходном коде .

Примеры результатов 

Results:
 Rank#0:
  metadata: The sun was shining on that day.
  distance: 0.04618
 Rank#1:
  metadata: It was a sunny day.
  distance: 0.10856
 Rank#2:
  metadata: The weather was excellent.
  distance: 0.15223
 Rank#3:
  metadata: The cat is chasing after the mouse.
  distance: 0.34271
 Rank#4:
  metadata: He was very happy with his newly bought car.
  distance: 0.37703

Попробуйте простой демонстрационный инструмент CLI для TextSearcher с собственной моделью и тестовыми данными.