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Dokumentsuche mit Einbettungen

Auf ai.google.dev ansehen

In Google Colab ausführen

Quelle auf GitHub ansehen

Überblick

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie mit der Gemini API Einbettungen erstellen, um eine Dokumentsuche durchzuführen. Sie verwenden die Python-Clientbibliothek, um eine Worteinbettung zu erstellen, mit der Sie Suchstrings oder Fragen mit Dokumentinhalten vergleichen können.

In dieser Anleitung verwenden Sie Einbettungen, um eine Dokumentsuche in einer Reihe von Dokumenten durchzuführen und Fragen zu dem Google Auto zu stellen.

Voraussetzungen

Sie können diese Kurzanleitung in Google Colab ausführen.

Wenn Sie diese Kurzanleitung in Ihrer eigenen Entwicklungsumgebung ausführen möchten, achten Sie darauf, dass Ihre Umgebung die folgenden Anforderungen erfüllt:

Python 3.9 oder höher
Eine Installation von jupyter zum Ausführen des Notebooks.

Einrichtung

Laden Sie zuerst die Python-Bibliothek für die Gemini API herunter und installieren Sie sie.

pip install -U -q google.generativeai

import textwrap
import numpy as np
import pandas as pd

import google.generativeai as genai
import google.ai.generativelanguage as glm

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

from IPython.display import Markdown

API-Schlüssel abrufen

Bevor Sie die Gemini API verwenden können, müssen Sie zuerst einen API-Schlüssel abrufen. Falls Sie noch keinen Schlüssel haben, können Sie mit einem Klick in Google AI Studio einen Schlüssel erstellen.

API-Schlüssel anfordern

Fügen Sie den Schlüssel in Colab im linken Bereich unter „🚀“ zum Secret-Manager hinzu. Geben Sie ihr den Namen API_KEY.

Sobald Sie den API-Schlüssel haben, übergeben Sie ihn an das SDK. Dafür haben Sie die beiden folgenden Möglichkeiten:

Fügen Sie den Schlüssel in die Umgebungsvariable GOOGLE_API_KEY ein. Das SDK übernimmt ihn dort automatisch.
Schlüssel an genai.configure(api_key=...) übergeben

# Or use `os.getenv('API_KEY')` to fetch an environment variable.
API_KEY=userdata.get('API_KEY')

genai.configure(api_key=API_KEY)

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

models/embedding-001
models/embedding-001

Generierung von Einbettungen

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Einbettungen aus der Gemini API Einbettungen für einen Text generieren.

API-Änderungen für Einbettungen mit Modelleinbettung-001

Für das neue Einbettungsmodell „embedding-001“ gibt es einen neuen Aufgabentypparameter und den optionalen Titel (nur gültig mit „task_type=RETRIEVAL_DOCUMENT“).

Diese neuen Parameter gelten nur für die neuesten Einbettungsmodelle.Die Aufgabentypen sind:

Aufgabentyp	Beschreibung
RETRIEVAL_QUERY	Gibt an, dass der gegebene Text eine Abfrage in einer Such-/Abrufeinstellung ist.
RETRIEVAL_DOCUMENT	Gibt an, dass der gegebene Text ein Dokument in einer Such-/Abrufeinstellung ist.
SEMANTIC_SIMILARITY	Gibt an, dass der angegebene Text für die Bestimmung der semantischen Textähnlichkeit (Semantic Textual Similarity, STS) verwendet wird.
KLASSIFIZIERUNG	Gibt an, dass die Einbettungen zur Klassifizierung verwendet werden.
Gruppierung	Gibt an, dass die Einbettungen für das Clustering verwendet werden.

title = "The next generation of AI for developers and Google Workspace"
sample_text = ("Title: The next generation of AI for developers and Google Workspace"
    "\n"
    "Full article:\n"
    "\n"
    "Gemini API & Google AI Studio: An approachable way to explore and prototype with generative AI applications")

model = 'models/embedding-001'
embedding = genai.embed_content(model=model,
                                content=sample_text,
                                task_type="retrieval_document",
                                title=title)

print(embedding)

{'embedding': [0.034585103, -0.044509504, -0.027291223, 0.0072681927, 0.061689284, 0.03362112, 0.028627988, 0.022681564, 0.04958079, 0.07274552, 0.011150464, 0.04200501, -0.029782884, -0.0041767005, 0.05074771, -0.056339227, 0.051204756, 0.04734613, -0.022025354, 0.025162602, 0.046016376, -0.003416976, -0.024010269, -0.044340927, -0.01520864, -0.013577372, -0.009918958, -0.028144406, -0.00024770075, 0.031201784, -0.072506696, 0.022366496, -0.032672316, -0.0025522006, -0.0019957912, -0.023193765, -0.020633291, -0.014031609, -0.00071676675, -0.0073200124, 0.014770645, -0.09390713, -0.017846372, 0.032825496, 0.017616265, -0.046674345, 0.03469292, 0.03386835, 0.0028274113, -0.07737739, 0.023789782, 0.025950644, 0.06952142, -0.029875675, -0.018693604, 0.007266584, -0.0067282487, 0.000802912, 0.020609016, 0.012406181, -0.018825717, 0.051171597, -0.0080359895, 0.008457639, 0.01197146, -0.080320396, -0.040698495, 0.0018266322, 0.042915005, 0.021464704, 0.022519842, 0.0059912056, 0.050887667, -0.04566639, -0.012651369, -0.14023173, -0.0274054, 0.04492792, 0.014709818, 0.037258334, -0.021294944, -0.041852854, -0.069640376, -0.030281356, -0.0070775123, 0.019886682, -0.050179508, -0.03839318, -0.014652514, 0.03370254, -0.02803748, -0.059206057, 0.055928297, -0.034912255, -0.007784368, 0.098106734, -0.06873356, -0.052850258, -0.011798939, -0.030071719, -0.026038093, 0.016752971, -0.020916667, 0.007365556, 0.017650642, 0.006677715, -0.036498126, 0.02110524, -0.05625146, 0.043038886, -0.06515849, -0.019825866, -0.010379261, -0.037537806, 0.017674655, -0.042821705, 0.014320703, 0.036735073, 0.011445211, 0.027352763, -0.0028090556, 0.009011982, 0.024146665, 0.002215841, -0.07397819, 0.008714616, -0.03377923, 0.034349587, 0.022429721, 0.052665956, -0.0021583177, -0.040462274, -0.019938014, 0.030099798, 0.009743918, 0.009111553, 0.026379738, -0.015910586, 0.010171418, 0.023996552, -0.031924065, 0.024775924, 0.014129728, 0.008913726, -0.010156162, 0.05407575, -0.080851324, 0.022005167, 0.012674272, -0.017213775, -0.009514327, 0.03276702, -0.06795425, -0.0004906647, 0.036379207, 0.034329377, -0.037122324, 0.05565231, -0.0038797501, 0.009620726, 0.050033607, 0.0084967585, 0.050638147, 0.00490447, 0.006675041, -0.04295331, -0.006490465, 0.010016808, -0.011493882, 0.023702862, 0.029825455, 0.03514081, -0.013388401, -0.05283049, 0.00019729362, -0.05095579, -0.031205554, 0.0045187837, -0.0066217924, -0.007931168, -0.0030577614, -0.016934164, 0.04188085, 0.050768845, 0.009407336, -0.02838461, 0.079967216, -0.038705315, -0.06723827, 0.015558192, -0.043977134, -0.022096274, -0.0053875325, -0.022216668, 0.013843675, 0.04506347, 0.051535256, 0.033484843, 0.044276737, -0.01299742, 0.021727907, 0.06798745, 0.038896713, 0.0023941514, 0.00815586, 0.029679826, 0.109524906, 0.012102062, -0.058510404, 0.03252702, -0.050666984, -0.006376317, 0.026164565, 0.008671174, 0.05052107, -0.027606683, 0.005126455, -0.0029112308, -0.015136989, -0.026336055, -0.031090762, 0.01717387, -0.03679281, -0.008987327, -0.0015111889, 0.0951955, -0.047756936, 0.03215895, 0.0029104433, -0.026967648, 0.015690766, 0.072443135, 0.039804243, 0.019212538, 0.08688796, -0.006074699, 0.015716698, 0.01919827, 0.030602958, 0.008902454, -0.046521842, 0.01976686, 0.051571846, 0.022742877, -0.04307271, -0.016526582, -0.03293306, 0.056195326, 0.0034229455, 0.022546848, -0.03803692, -0.051709678, 0.006613695, -0.0014020284, -0.036669895, -0.001721542, -0.08655083, -0.052215993, -0.032110028, 0.02565277, 0.04519586, -0.049954705, 0.0012014605, -0.037857044, -0.017148033, -0.026822135, 0.031737078, 0.028569039, -0.022907747, 0.024690803, -0.029206393, -0.032036074, 0.039650604, 0.021772616, -0.021436188, 0.045968816, -0.010048652, 0.030124044, 0.03935015, -0.04809066, 0.023686275, 0.02167442, 0.044297505, -0.073465124, -0.030082388, 0.017143175, -0.03342189, -0.0330694, -0.0122910105, -0.051963367, -0.058639623, -0.008972449, -0.022521269, -0.022892935, -0.035436112, 0.0034948539, 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0.00057833333, -0.04805651, 0.01602842, -0.005916167, -0.0020399855, 0.036410075, -0.09505558, -0.021768136, 0.021421269, 0.024159726, -0.013026249, -0.023113504, 0.02459358, 0.01643742, -0.0104496805, 0.033115752, 0.047128692, 0.05519812, -0.013151745, 0.03202098, 0.0014973703, -0.009810199, 0.09950044, 0.03161514, 0.022533545, 0.028800217, 0.011425177, -0.06616128, 0.018490529, -0.024615118, -0.01714155, -0.036444064, -0.024078121, 6.236274e-05, -0.025733253, -0.012052791, -0.0032004463, -0.007022415, -0.07943268, -0.010401283, 0.014510383, -0.017218677, 0.056253612, -0.028017681, -0.06288073, -0.0010291388, 0.042233694, -0.017423663, -0.014384363, 0.008450004, -0.006025767, 0.00068278343, 0.043332722, -0.048530027, -0.10272868, 0.016439026, -0.0043581687, 0.014065921, 0.015250153, 0.0035983857, 0.024789328, 0.052941743, 0.0023809967, -0.0041563907, -0.02350335, -0.05152261, -0.026173577, 0.025396436, -0.020441707, 0.0052804356, 0.017074147, -0.023429962, 0.028667469, -0.056579348, -0.045674913, -0.050122924, -0.029717976, 0.011392094, 0.01918305, -0.090463236, 0.011211278, -0.058831867, -0.027594091, -0.08303421, -0.014075257, -0.013071177, 0.0050326143, 0.024727797, -0.004616583, -0.007565293, 0.0043535405, -0.05543633, -0.022187654, -0.026209656, 0.064442314, -0.0066669765, -0.002169784, -0.019930722, 4.8227314e-05, -0.0015547068, -0.0057820054, -0.08949447, -0.0115463175, -0.026195917, -0.008628893, -0.0017553791, -0.08588936, 0.008043627, -0.040522296, -0.006249298, -0.040554754, 0.021548215, 0.049422685, -0.008809529, -0.024933426, -0.040077355, 0.038274486, 0.029687686, -0.02959238, 0.0426982, 0.029072417, 0.049369767, -0.018109215, -0.041628513, -0.005594527, 0.026668772, -0.027726736, 0.037220005, 0.058132544, 0.01863369, -0.04707943, -0.0006536238, -0.012569923, 0.01520091, 0.05510794, -0.05035494, 0.036055118, -0.020710817, -0.0051193447, -0.042542584, 0.0020174137, 0.0014168078, -0.001090868, -0.034683146, 0.06309216, -0.05918888, 0.017469395, 0.025378557, 0.046790935, 0.008669848, 0.07935556, -0.016844809, -0.08596125, -0.037868172, 0.0057407417, -0.04262457, 0.0036744277, -0.04798243, 0.010448024, 0.005311227, -0.025689157, 0.051566023, -0.053452246, -0.033347856, -0.014070289, -0.001457106, 0.056622982, -0.037253298, -0.0010763579, 0.025846632, -0.017852046, -0.035092466, 0.0293208, 0.035001587, -0.002458465, -0.0032884434, -0.011247537, -0.03308368, 0.027546775, -0.0197189, -0.019373588, 0.012695445, -0.00846602, 0.0006254506, 0.022446852, -0.021224227, -0.016343568, -0.008488644, 0.009065775, -0.0038449552, -0.036945608, 0.035750583, 0.0021798566, 0.007781292, 0.07929656, -0.017595762, -0.020934578, -0.03354823, 0.04495828, -0.008365722, -0.040300835, 0.0006642716, 0.0568309, 0.016416628, 0.0722137, -0.01774583, -0.0492021, -0.0020490142, -0.049469862, 0.043543257, 0.04398881, 0.025031362, -0.0063477345, 0.062346347, -0.040481493, -0.02257938, 0.009280532, 0.010731656, 0.02230327, 0.002849086, -0.05473455, 0.047677275, -0.02363733, 0.029837264, -0.020835804, -0.017142115, 0.006764067, -0.01684698, 0.021653073, 0.040238675, -0.018611673, -0.04561582, 0.038430944, -0.02677326, 0.007663415, 0.06948015, -0.0012032362, 0.008699309, 0.011357286, 0.021917833, 0.00018160013, -0.076829135, 0.0023802964, -0.023293033, -0.03534673, -0.042327877, -0.0210994, 0.042625647, -0.014360755, -0.0066886684, 0.03561479, 0.047778953, 0.037118394, 0.041420408, 0.052272875, 0.039208084, -0.033506226, -0.00651392, 0.062439967, 0.03669325, 0.042872086, 0.066822834, -0.0068043126, -0.021161819, -0.050757803, 0.005068388, -0.0027463334, 0.013415453, -0.033819556, -0.046399325, -0.03287996, -0.019854786, -0.0070042396, -0.00042829785, -0.036087025, -0.00650163, 0.0008774728, -0.10458266, -0.061043933, 0.016721264, 0.0002953045, -0.0053018867, 0.012741255, 0.0050292304, 0.024298942, 0.0033208653, -0.0629338, -0.0005545099, 0.04004244, -0.03548021, -0.02479493, 0.035712432, -0.017079322, -0.030503469, 0.0019789268, -0.028768733, -0.054890547, -0.08133776, -0.03006806, -0.016685534, -0.073403284, 0.05233739, 0.033545494, 0.0035976092, 0.040786255, 0.056786384, 0.013151219, 0.042795595, 0.009594162, 0.00945792, 0.024018744, -0.045365516, -0.050492898, 0.038503986, 0.012790262, 0.0142914, 0.014998696, 0.0071202153, -0.0038871064, 0.010770397, 0.016789515, -0.041323792, 0.010311674, -0.009053558, 0.034749016, 0.005213924, -0.041184388, -0.0033388685, 0.04279652, 0.04068113, -0.024129236, -0.0059263078, 0.027970677, -0.024706231, 0.02846046, -0.0011169978, -0.059880134, 0.02713591, -0.0027713599, 0.040187914, 0.035978075, -0.06281134, -0.08345513, -0.006073032, -0.02095529, -0.018988023, -0.035680003, 0.04972727, -0.009011115, 0.054317664, 0.005172075, 0.031131523, -0.00069823023, 0.0108121475, -0.06091403, 0.049459387, -0.007036548, -0.014955144, -0.02104843, 0.035405546, 0.043375615, -0.042294793, -0.025417345, -0.015245514, 0.023398506, 0.002263163, -0.0071430253, 0.043531902, -0.03357511, -0.09097121, -0.04729407, -0.013593756, 0.023449646, 0.039015424, 0.027113337, -0.05169247, -0.016909705, -0.0057588373, -0.009955609, -0.05562937, -0.052671663, 0.003173363, -0.0022836009, 0.036742315, 0.047324646, -0.033285677, 0.012819869, -0.01939692, -0.0047737034, -0.011794656, -0.045633573, -0.0013346534, 0.016130142, -0.066292875, 0.029637614, 0.057662483, -0.035122138, 0.068166904]}

Einbettungsdatenbank erstellen

Hier sind drei Beispieltexte, die Sie zum Erstellen der Einbettungsdatenbank verwenden können. Sie verwenden die Gemini API, um Einbettungen aller Dokumente zu erstellen. Wandeln Sie sie zur besseren Visualisierung in einen Dataframe um.

DOCUMENT1 = {
    "title": "Operating the Climate Control System",
    "content": "Your Googlecar has a climate control system that allows you to adjust the temperature and airflow in the car. To operate the climate control system, use the buttons and knobs located on the center console.  Temperature: The temperature knob controls the temperature inside the car. Turn the knob clockwise to increase the temperature or counterclockwise to decrease the temperature. Airflow: The airflow knob controls the amount of airflow inside the car. Turn the knob clockwise to increase the airflow or counterclockwise to decrease the airflow. Fan speed: The fan speed knob controls the speed of the fan. Turn the knob clockwise to increase the fan speed or counterclockwise to decrease the fan speed. Mode: The mode button allows you to select the desired mode. The available modes are: Auto: The car will automatically adjust the temperature and airflow to maintain a comfortable level. Cool: The car will blow cool air into the car. Heat: The car will blow warm air into the car. Defrost: The car will blow warm air onto the windshield to defrost it."}
DOCUMENT2 = {
    "title": "Touchscreen",
    "content": "Your Googlecar has a large touchscreen display that provides access to a variety of features, including navigation, entertainment, and climate control. To use the touchscreen display, simply touch the desired icon.  For example, you can touch the \"Navigation\" icon to get directions to your destination or touch the \"Music\" icon to play your favorite songs."}
DOCUMENT3 = {
    "title": "Shifting Gears",
    "content": "Your Googlecar has an automatic transmission. To shift gears, simply move the shift lever to the desired position.  Park: This position is used when you are parked. The wheels are locked and the car cannot move. Reverse: This position is used to back up. Neutral: This position is used when you are stopped at a light or in traffic. The car is not in gear and will not move unless you press the gas pedal. Drive: This position is used to drive forward. Low: This position is used for driving in snow or other slippery conditions."}

documents = [DOCUMENT1, DOCUMENT2, DOCUMENT3]

Organisieren Sie den Inhalt des Wörterbuchs zur besseren Visualisierung in einem DataFrame.

df = pd.DataFrame(documents)
df.columns = ['Title', 'Text']
df

Rufen Sie die Einbettungen für jeden dieser Textkörper ab. Fügen Sie diese Informationen dem DataFrame hinzu.

# Get the embeddings of each text and add to an embeddings column in the dataframe
def embed_fn(title, text):
  return genai.embed_content(model=model,
                             content=text,
                             task_type="retrieval_document",
                             title=title)["embedding"]

df['Embeddings'] = df.apply(lambda row: embed_fn(row['Title'], row['Text']), axis=1)
df

Dokumentsuche mit Fragen und Antworten

Nachdem die Einbettungen generiert wurden, erstellen wir ein Q&A-System, um in diesen Dokumenten zu suchen. Sie stellen eine Frage zur Hyperparameter-Abstimmung, erstellen eine Einbettung der Frage und vergleichen sie mit den Einbettungen im DataFrame.

Die Einbettung der Frage ist ein Vektor (eine Liste von Gleitkommawerten), der mit dem Vektor der Dokumente unter Verwendung des Punktprodukts verglichen wird. Dieser von der API zurückgegebene Vektor ist bereits normalisiert. Das Skalarprodukt steht für die Richtungsähnlichkeit zwischen zwei Vektoren.

Die Werte des Skalarprodukts können zwischen -1 und einschließlich 1 liegen. Wenn das Skalarprodukt zwischen zwei Vektoren 1 ist, befinden sich die Vektoren in die gleiche Richtung. Wenn der Wert des Punktprodukts 0 ist, sind diese Vektoren orthogonal oder nicht miteinander verbunden. Wenn das Skalarprodukt -1 ist, zeigen die Vektoren in die entgegengesetzte Richtung und sind einander nicht ähnlich.

Hinweis: Geben Sie beim neuen Einbettungsmodell (embedding-001) den Aufgabentyp für Nutzerabfragen als QUERY und beim Einbetten eines Dokumenttexts als DOCUMENT an.

Aufgabentyp	Beschreibung
RETRIEVAL_QUERY	Gibt an, dass der gegebene Text eine Abfrage in einer Such-/Abrufeinstellung ist.
RETRIEVAL_DOCUMENT	Gibt an, dass der gegebene Text ein Dokument in einer Such-/Abrufeinstellung ist.

query = "How do you shift gears in the Google car?"
model = 'models/embedding-001'

request = genai.embed_content(model=model,
                              content=query,
                              task_type="retrieval_query")

Verwenden Sie die Funktion find_best_passage, um die Punktprodukte zu berechnen, und sortieren Sie dann den DataFrame vom größten zum kleinsten Punktproduktwert, um die relevante Passage aus der Datenbank zu erhalten.

def find_best_passage(query, dataframe):
  """
  Compute the distances between the query and each document in the dataframe
  using the dot product.
  """
  query_embedding = genai.embed_content(model=model,
                                        content=query,
                                        task_type="retrieval_query")
  dot_products = np.dot(np.stack(dataframe['Embeddings']), query_embedding["embedding"])
  idx = np.argmax(dot_products)
  return dataframe.iloc[idx]['Text'] # Return text from index with max value

Sehen Sie sich das relevanteste Dokument aus der Datenbank an:

passage = find_best_passage(query, df)
passage

'Shifting Gears  Your Googlecar has an automatic transmission. To shift gears, simply move the shift lever to the desired position.  Park: This position is used when you are parked. The wheels are locked and the car cannot move. Reverse: This position is used to back up. Neutral: This position is used when you are stopped at a light or in traffic. The car is not in gear and will not move unless you press the gas pedal. Drive: This position is used to drive forward. Low: This position is used for driving in snow or other slippery conditions.'

Question Answering

Versuchen wir, mithilfe der Text Generation API ein Q&A-System zu erstellen. Geben Sie unten Ihre eigenen benutzerdefinierten Daten ein, um eine einfache Frage und Antwortbeispiel zu erstellen. Das Skalarprodukt wird weiterhin als Ähnlichkeitsmetrik verwendet.

def make_prompt(query, relevant_passage):
  escaped = relevant_passage.replace("'", "").replace('"', "").replace("\n", " ")
  prompt = textwrap.dedent("""You are a helpful and informative bot that answers questions using text from the reference passage included below. \
  Be sure to respond in a complete sentence, being comprehensive, including all relevant background information. \
  However, you are talking to a non-technical audience, so be sure to break down complicated concepts and \
  strike a friendly and converstional tone. \
  If the passage is irrelevant to the answer, you may ignore it.
  QUESTION: '{query}'
  PASSAGE: '{relevant_passage}'

    ANSWER:
  """).format(query=query, relevant_passage=escaped)

  return prompt

prompt = make_prompt(query, passage)
print(prompt)

You are a helpful and informative bot that answers questions using text from the reference passage included below.   Be sure to respond in a complete sentence, being comprehensive, including all relevant background information.   However, you are talking to a non-technical audience, so be sure to break down complicated concepts and   strike a friendly and converstional tone.   If the passage is irrelevant to the answer, you may ignore it.
  QUESTION: 'How do you shift gears in the Google car?'
  PASSAGE: 'Shifting Gears  Your Googlecar has an automatic transmission. To shift gears, simply move the shift lever to the desired position.  Park: This position is used when you are parked. The wheels are locked and the car cannot move. Reverse: This position is used to back up. Neutral: This position is used when you are stopped at a light or in traffic. The car is not in gear and will not move unless you press the gas pedal. Drive: This position is used to drive forward. Low: This position is used for driving in snow or other slippery conditions.'

    ANSWER:

Wählen Sie eines der Gemini-Modellgenerierungsmodelle aus, um eine Antwort auf Ihre Anfrage zu erhalten.

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

models/gemini-pro
models/gemini-pro-vision
models/gemini-ultra

model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest')
answer = model.generate_content(prompt)

Markdown(answer.text)

Der angegebene Abschnitt enthält keine Informationen zum Wechseln in einem Google-Auto. Daher kann ich Ihre Frage nicht aus dieser Quelle beantworten.

Nächste Schritte

Informationen zur Verwendung anderer Dienste in der Gemini API finden Sie in der Python-Kurzanleitung.