Gemini 1.5 價格推送、所有開發人員都能使用微調功能，還有更多福利等您發掘！瞭解詳情

本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。

使用 t-SNE 以視覺化方式呈現嵌入

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總覽

這個教學課程說明如何使用 Gemini API 的嵌入項目，以圖表呈現及執行分群法。您將使用 t-SNE 視覺化 20 個 Newsgroup 資料集中的子集，並使用 KMeans 演算法將子集分群。

如要進一步瞭解如何透過 Gemini API 生成嵌入項目，請參閱 Python 快速入門導覽課程。

必要條件

您可以在 Google Colab 中執行本快速入門導覽課程。

如要在您的開發環境完成本快速入門導覽課程，請確保您的環境符合下列需求：

Python 3.9 以上版本
安裝 jupyter 以執行筆記本。

設定

首先，下載並安裝 Gemini API Python 程式庫。

pip install -U -q google.generativeai

import re
import tqdm
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

import google.generativeai as genai

# Used to securely store your API key
from google.colab import userdata

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay

取得 API 金鑰

您必須先取得 API 金鑰，才能使用 Gemini API。如果您尚未建立金鑰，請在 Google AI Studio 中按一下滑鼠即可建立金鑰。

取得 API 金鑰

在 Colab 中，將金鑰新增至密鑰管理員下方的「🔑?」。輸入名稱 API_KEY。

取得 API 金鑰後，請將其傳遞至 SDK。您可以透過兩種方法來選擇刊登位置：

將金鑰放入 GOOGLE_API_KEY 環境變數中 (SDK 會自動從中取得)。
將金鑰傳遞至 genai.configure(api_key=...)

，瞭解如何調查及移除這項存取權。

genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)

for m in genai.list_models():
  if 'embedContent' in m.supported_generation_methods:
    print(m.name)

models/embedding-001
models/embedding-001

資料集

20 Newsgroups Text Dataset 包含 20 個主題的 18,000 個新聞群組貼文，分為訓練和測試集。訓練資料集和測試資料集的分割依據，是特定日期前後發布的訊息。在這個教學課程中，您將使用訓練子集。

newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')

# View list of class names for dataset
newsgroups_train.target_names

['alt.atheism',
 'comp.graphics',
 'comp.os.ms-windows.misc',
 'comp.sys.ibm.pc.hardware',
 'comp.sys.mac.hardware',
 'comp.windows.x',
 'misc.forsale',
 'rec.autos',
 'rec.motorcycles',
 'rec.sport.baseball',
 'rec.sport.hockey',
 'sci.crypt',
 'sci.electronics',
 'sci.med',
 'sci.space',
 'soc.religion.christian',
 'talk.politics.guns',
 'talk.politics.mideast',
 'talk.politics.misc',
 'talk.religion.misc']

這是訓練集中的第一個範例。

idx = newsgroups_train.data[0].index('Lines')
print(newsgroups_train.data[0][idx:])

Lines: 15

 I was wondering if anyone out there could enlighten me on this car I saw
the other day. It was a 2-door sports car, looked to be from the late 60s/
early 70s. It was called a Bricklin. The doors were really small. In addition,
the front bumper was separate from the rest of the body. This is 
all I know. If anyone can tellme a model name, engine specs, years
of production, where this car is made, history, or whatever info you
have on this funky looking car, please e-mail.

Thanks,

- IL
   ---- brought to you by your neighborhood Lerxst ----

# Apply functions to remove names, emails, and extraneous words from data points in newsgroups.data
newsgroups_train.data = [re.sub(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+', '', d) for d in newsgroups_train.data] # Remove email
newsgroups_train.data = [re.sub(r"\([^()]*\)", "", d) for d in newsgroups_train.data] # Remove names
newsgroups_train.data = [d.replace("From: ", "") for d in newsgroups_train.data] # Remove "From: "
newsgroups_train.data = [d.replace("\nSubject: ", "") for d in newsgroups_train.data] # Remove "\nSubject: "

# Put training points into a dataframe
df_train = pd.DataFrame(newsgroups_train.data, columns=['Text'])
df_train['Label'] = newsgroups_train.target
# Match label to target name index
df_train['Class Name'] = df_train['Label'].map(newsgroups_train.target_names.__getitem__)
# Retain text samples that can be used in the gecko model.
df_train = df_train[df_train['Text'].str.len() < 10000]

df_train

接下來，您要在訓練資料集中收集 100 個資料點，並捨棄幾個類別以執行本教學課程，以對部分資料進行取樣。選擇要比較的科學類別。

# Take a sample of each label category from df_train
SAMPLE_SIZE = 150
df_train = (df_train.groupby('Label', as_index = False)
                    .apply(lambda x: x.sample(SAMPLE_SIZE))
                    .reset_index(drop=True))

# Choose categories about science
df_train = df_train[df_train['Class Name'].str.contains('sci')]

# Reset the index
df_train = df_train.reset_index()
df_train

df_train['Class Name'].value_counts()

sci.crypt          150
sci.electronics    150
sci.med            150
sci.space          150
Name: Class Name, dtype: int64

建立嵌入

本節將說明如何使用 Gemini API 的嵌入功能，為 DataFrame 中的不同文字產生嵌入。

將 API 變更為使用模型嵌入功能 001 的嵌入

新的嵌入模型「embedding-001」其中有新的工作類型參數和選用標題 (僅適用於 task_type=RETRIEVAL_DOCUMENT)。

這些新參數僅適用於最新的嵌入模型。工作類型如下：

工作類型	說明
RETRIEVAL_QUERY	指定指定文字是搜尋/擷取設定中的查詢。
RETRIEVAL_DOCUMENT	指定文字是搜尋/擷取設定中的文件。
SEMANTIC_SIMILARITY	指定指定文字將用於語意文字相似度 (STS)。
分類	指定要將嵌入用於分類。
叢集	指定嵌入將用於分群。

from tqdm.auto import tqdm
tqdm.pandas()

from google.api_core import retry

def make_embed_text_fn(model):

  @retry.Retry(timeout=300.0)
  def embed_fn(text: str) -> list[float]:
    # Set the task_type to CLUSTERING.
    embedding = genai.embed_content(model=model,
                                    content=text,
                                    task_type="clustering")
    return embedding["embedding"]

  return embed_fn

def create_embeddings(df):
  model = 'models/embedding-001'
  df['Embeddings'] = df['Text'].progress_apply(make_embed_text_fn(model))
  return df

df_train = create_embeddings(df_train)

0%|          | 0/600 [00:00<?, ?it/s]

降低維度

文件嵌入向量的長度為 768 個字元。為了視覺化呈現內嵌文件的分組方式，您必須套用維度縮減功能，因為您只能在 2D 或 3D 空間中視覺化嵌入嵌入。與內容相似的文件相比，內容相似的文件應放在空間較近的地方。

len(df_train['Embeddings'][0])

# Convert df_train['Embeddings'] Pandas series to a np.array of float32
X = np.array(df_train['Embeddings'].to_list(), dtype=np.float32)
X.shape

(600, 768)

您將應用 t-DistributedStochastic Neighbor Embedding (t-SNE) 方法來縮減維度。這項技巧可以減少維度數量，同時保留叢集 (相近距離的資料點)。針對原始資料，模型會嘗試建構分佈，並與其他資料點「相鄰」(舉例來說，兩者的意義相近)。接著會最佳化目標函式，在圖表中保持類似的分佈。

tsne = TSNE(random_state=0, n_iter=1000)
tsne_results = tsne.fit_transform(X)

df_tsne = pd.DataFrame(tsne_results, columns=['TSNE1', 'TSNE2'])
df_tsne['Class Name'] = df_train['Class Name'] # Add labels column from df_train to df_tsne
df_tsne

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6)) # Set figsize
sns.set_style('darkgrid', {"grid.color": ".6", "grid.linestyle": ":"})
sns.scatterplot(data=df_tsne, x='TSNE1', y='TSNE2', hue='Class Name', palette='hls')
sns.move_legend(ax, "upper left", bbox_to_anchor=(1, 1))
plt.title('Scatter plot of news using t-SNE');
plt.xlabel('TSNE1');
plt.ylabel('TSNE2');
plt.axis('equal')

(-46.191162300109866,
 53.521015357971194,
 -39.96646995544434,
 37.282975387573245)

png

比較 KMeans 的結果

KMeans 分群法是一種熱門的分群演算法，通常用於非監督式學習。疊代決定最佳的 k 中心點，並將每個範例指派給最接近的質心。直接將嵌入項目輸入 KMeans 演算法，比較嵌入的視覺化效果與機器學習演算法的成效。

# Apply KMeans
kmeans_model = KMeans(n_clusters=4, random_state=1, n_init='auto').fit(X)
labels = kmeans_model.fit_predict(X)

df_tsne['Cluster'] = labels
df_tsne

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6)) # Set figsize
sns.set_style('darkgrid', {"grid.color": ".6", "grid.linestyle": ":"})
sns.scatterplot(data=df_tsne, x='TSNE1', y='TSNE2', hue='Cluster', palette='magma')
sns.move_legend(ax, "upper left", bbox_to_anchor=(1, 1))
plt.title('Scatter plot of news using KMeans Clustering');
plt.xlabel('TSNE1');
plt.ylabel('TSNE2');
plt.axis('equal')

(-46.191162300109866,
 53.521015357971194,
 -39.96646995544434,
 37.282975387573245)

png

def get_majority_cluster_per_group(df_tsne_cluster, class_names):
  class_clusters = dict()
  for c in class_names:
    # Get rows of dataframe that are equal to c
    rows = df_tsne_cluster.loc[df_tsne_cluster['Class Name'] == c]
    # Get majority value in Cluster column of the rows selected
    cluster = rows.Cluster.mode().values[0]
    # Populate mapping dictionary
    class_clusters[c] = cluster
  return class_clusters

classes = df_tsne['Class Name'].unique()
class_clusters = get_majority_cluster_per_group(df_tsne, classes)
class_clusters

{'sci.crypt': 1, 'sci.electronics': 3, 'sci.med': 2, 'sci.space': 0}

取得每個群組內的大多數叢集，並查看該群組中實際有多少成員。

# Convert the Cluster column to use the class name
class_by_id = {v: k for k, v in class_clusters.items()}
df_tsne['Predicted'] = df_tsne['Cluster'].map(class_by_id.__getitem__)

# Filter to the correctly matched rows
correct = df_tsne[df_tsne['Class Name'] == df_tsne['Predicted']]

# Summarise, as a percentage
acc = correct['Class Name'].value_counts() / SAMPLE_SIZE
acc

sci.space          0.966667
sci.med            0.960000
sci.electronics    0.953333
sci.crypt          0.926667
Name: Class Name, dtype: float64

# Get predicted values by name
df_tsne['Predicted'] = ''
for idx, rows in df_tsne.iterrows():
  cluster = rows['Cluster']
  # Get key from mapping based on cluster value
  key = list(class_clusters.keys())[list(class_clusters.values()).index(cluster)]
  df_tsne.at[idx, 'Predicted'] = key

df_tsne

如要以視覺化方式呈現資料所套用 KMeans 的成效，可以使用混淆矩陣。混淆矩陣可讓您評估分類模型在準確率以外的表現。您可以查看系統分類錯誤的點數。您需要在上方 DataFrame 中收集到的實際值和預測值。

cm = confusion_matrix(df_tsne['Class Name'].to_list(), df_tsne['Predicted'].to_list())
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm,
                              display_labels=classes)
disp.plot(xticks_rotation='vertical')
plt.title('Confusion Matrix for Actual and Clustered Newsgroups');
plt.grid(False)

png

後續步驟

您現已透過分群法建立嵌入的專屬圖表！嘗試使用自己的文字資料，以嵌入的形式呈現資料。您可以縮減維度，以完成視覺化步驟。請注意，TSNE 適合用來分群輸入，但可能需要較長的時間來聚集，或卡在本地 Minima 時陷入停滯。如果遇到這個問題，您可以考慮採用的另一種技巧是主要成分分析 (PCA)。

除了 KMeans 之外，還有其他分群演算法，例如「密度式空間叢集 (DBSCAN)」。

如要進一步瞭解如何使用嵌入功能，請參閱下列其他教學課程：