Panduan penyematan teks untuk iOS

Tugas Embedder Teks memungkinkan Anda membuat representasi numerik data teks untuk menangkap makna semantiknya. Petunjuk ini menunjukkan cara menggunakan Text Embedder di aplikasi iOS.

Anda dapat melihat cara kerja tugas ini dengan melihat Demo web ini. Untuk informasi selengkapnya tentang kemampuan, model, dan opsi konfigurasi tugas ini, lihat Ringkasan.

Contoh kode

Kode contoh untuk Text Embedder memberikan implementasi dasar aplikasi untuk iOS yang mengintegrasikan tugas ini. Contoh ini mengevaluasi kesamaan semantik antara dua bagian teks, dan memerlukan perangkat iOS fisik atau simulator iOS.

Anda dapat menggunakan aplikasi ini sebagai titik awal untuk aplikasi iOS Anda sendiri, atau merujuknya saat mengubah aplikasi yang ada. Anda dapat melihat kode contoh Text Embedder di GitHub.

Mendownload kode

Petunjuk berikut menunjukkan cara membuat salinan lokal contoh kode menggunakan alat command line git.

Untuk mendownload kode contoh:

  1. Clone repositori git menggunakan perintah berikut:

    git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples

  2. Secara opsional, konfigurasikan instance git Anda untuk menggunakan checkout jarang, sehingga Anda hanya memiliki file untuk aplikasi contoh Text Embedder:

    cd mediapipe
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set examples/text_embedder/ios/

Setelah membuat versi lokal kode contoh, Anda dapat menginstal library tugas MediaPipe, membuka project menggunakan Xcode, dan menjalankan aplikasi. Untuk petunjuk, lihat Panduan Penyiapan untuk iOS.

Komponen utama

File berikut berisi kode penting untuk aplikasi contoh Text Embedder:

Penyiapan

Bagian ini menjelaskan langkah-langkah utama untuk menyiapkan lingkungan pengembangan dan project kode untuk menggunakan Penyematan Teks. Guna mengetahui informasi umum tentang cara menyiapkan lingkungan pengembangan untuk menggunakan tugas MediaPipe, termasuk persyaratan versi platform, lihat Panduan penyiapan untuk iOS.

Dependensi

Penyematan Teks menggunakan library MediaPipeTasksText, yang harus diinstal menggunakan CocoaPods. Library ini kompatibel dengan aplikasi Swift dan Objective-C, dan tidak memerlukan penyiapan khusus bahasa tambahan.

Untuk petunjuk menginstal CocoaPods di macOS, lihat panduan penginstalan CocoaPods. Untuk mengetahui petunjuk cara membuat Podfile dengan pod yang diperlukan untuk aplikasi Anda, lihat Menggunakan CocoaPods.

Tambahkan pod MediaPipeTasksText di Podfile menggunakan kode berikut:

target 'MyTextEmbedderApp' do
  use_frameworks!
  pod 'MediaPipeTasksText'
end

Jika aplikasi Anda menyertakan target pengujian unit, lihat Panduan Penyiapan untuk iOS guna mendapatkan informasi tambahan tentang cara menyiapkan Podfile.

Model

Tugas MediaPipe Text Embedder memerlukan model terlatih yang kompatibel dengan tugas ini. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang model terlatih yang tersedia untuk Text Embedder, lihat bagian Model ringkasan tugas.

Pilih dan download model, lalu tambahkan ke direktori project Anda menggunakan Xcode. Untuk mengetahui petunjuk cara menambahkan file ke project Xcode, lihat Mengelola file dan folder di project Xcode.

Gunakan properti BaseOptions.modelAssetPath untuk menentukan jalur ke model dalam app bundle Anda. Untuk contoh kode, lihat bagian berikutnya.

Membuat tugas

Anda dapat membuat tugas Penyematan Teks dengan memanggil salah satu penginisialisasinya. Penginisialisasi TextEmbedder(options:) menerima nilai untuk opsi konfigurasi.

Jika tidak memerlukan Penyematan Teks yang diinisialisasi dengan opsi konfigurasi kustom, Anda dapat menggunakan penginisialisasi TextEmbedder(modelPath:) untuk membuat Penyematan Teks dengan opsi default. Untuk informasi selengkapnya tentang opsi konfigurasi, lihat Ringkasan Konfigurasi.

Kode berikut menunjukkan cara mem-build dan mengonfigurasi tugas ini.

Swift

import MediaPipeTasksText

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model",
                                      ofType: "tflite")

let options = TextEmbedderOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.quantize = true

let textEmbedder = try TextEmbedder(options: options)

Objective-C

@import MediaPipeTasksText;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPTextEmbedderOptions *options = [[MPPTextEmbedderOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.quantize = YES;

MPPTextEmbedder *textEmbedder =
      [[MPPTextEmbedder alloc] initWithOptions:options error:nil];

Opsi konfigurasi

Tugas ini memiliki opsi konfigurasi berikut untuk aplikasi iOS:

Nama Opsi Deskripsi Rentang Nilai Nilai Default
l2_normalize Apakah akan melakukan normalisasi vektor fitur yang ditampilkan dengan norma L2. Gunakan opsi ini hanya jika model belum berisi Opsi TFLite L2_NORMALIZATION native. Pada umumnya, hal ini sudah terjadi dan normalisasi L2 akan dicapai melalui inferensi TFLite tanpa memerlukan opsi ini. Boolean False
quantize Apakah penyematan yang ditampilkan harus dikuantifikasi ke byte melalui kuantisasi skalar. Secara implisit, penyematan diasumsikan sebagai unit-norm dan oleh karena itu, dimensi apa pun dijamin memiliki nilai dalam [-1,0, 1,0]. Gunakan opsi l2_normalize jika tidak demikian. Boolean False

Menjalankan tugas

Untuk menyematkan teks input dan mendapatkan vektor penyematan, Anda dapat menggunakan metode embed(text:) dari TextEmbedder.

Swift

let result = try textEmbedder.embed(text: text)

Objective-C

MPPTextEmbedderResult *result = [textEmbedder embedText:text
                                                  error:nil];

Catatan: Tugas memblokir thread saat ini hingga selesai menjalankan inferensi pada teks. Untuk menghindari pemblokiran thread saat ini, jalankan pemrosesan di thread latar belakang menggunakan framework Dispatch atau NSOperation iOS. Jika aplikasi dibuat menggunakan Swift, Anda juga dapat menggunakan Swift Concurrency untuk eksekusi thread latar belakang.

Dalam kode contoh, metode embed(text:) dipanggil dalam file TextEmbedderService.swift.

Menangani dan menampilkan hasil

Setelah menjalankan inferensi, tugas Embedder Teks akan menampilkan objek TextEmbedderResult yang berisi daftar penyematan (floating point atau kuantisasi skalar) untuk teks input.

Berikut adalah contoh data output dari tugas ini:

TextEmbedderResult:
  Embedding #0 (sole embedding head):
    float_embedding: {0.2345f, 0.1234f, ..., 0.6789f}
    head_index: 0

Anda dapat membandingkan kemiripan semantik dari dua penyematan menggunakan metode TextEmbedder.cosineSimilarity.

Swift

let similarity = try TextEmbedder.cosineSimilarity(
  embedding1: result.embeddingResult.embeddings[0],
  embedding2: otherResult.embeddingResult.embeddings[0])

Objective-C

NSNumber *similarity = [MPPTextEmbedder
      cosineSimilarityBetweenEmbedding1:result.embeddingResult.embeddings[0]
                          andEmbedding2:otherResult.embeddingResult.embeddings[0]
                                  error:nil];

Dalam kode contoh, metode TextEmbedder.cosineSimilarity dipanggil dalam file TextEmbedderService.swift.