PaLM API: পাইথনের সাথে এম্বেডিং কুইকস্টার্ট

ai.google.dev-এ দেখুন Google Colab-এ চালান GitHub-এ উৎস দেখুন

এই নোটবুকে, আপনি শিখবেন কিভাবে PaLM API দিয়ে শুরু করবেন, যা আপনাকে Google-এর সাম্প্রতিক বড় ভাষার মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস দেয়। এখানে, আপনি PaLM API-এর এমবেডিং জেনারেশন বৈশিষ্ট্যগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা শিখবেন এবং এই এম্বেডিংগুলির সাথে আপনি কী করতে পারেন তার একটি উদাহরণ দেখুন৷

সেটআপ

প্রথমে, PaLM API পাইথন লাইব্রেরি ডাউনলোড এবং ইনস্টল করুন।

pip install -U google-generativeai
import numpy as np
import google.generativeai as palm

একটি API কী ধরুন

শুরু করতে, আপনাকে একটি API কী তৈরি করতে হবে।

palm.configure(api_key='PALM_KEY')

এমবেডিং কি?

এমবেডিং হল একটি কৌশল যা একটি অ্যারের মধ্যে ফ্লোটিং পয়েন্ট সংখ্যার তালিকা হিসাবে পাঠ্য (যেমন শব্দ, বাক্য, বা সম্পূর্ণ অনুচ্ছেদ) উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়। এই সংখ্যা র্যান্ডম নয়. মূল ধারণা হল অনুরূপ অর্থ সহ পাঠ্যের অনুরূপ এম্বেডিং থাকবে। আপনি অনেক গুরুত্বপূর্ণ কাজের জন্য তাদের মধ্যে সম্পর্ক ব্যবহার করতে পারেন।

এম্বেডিং প্রজন্ম

এই বিভাগে, আপনি দেখতে পাবেন কিভাবে PaLM API-এর palm.generate_embeddings ফাংশন ব্যবহার করে পাঠ্যের একটি অংশের জন্য এমবেডিং তৈরি করতে হয়। এখানে মডেলগুলির একটি তালিকা রয়েছে যা এই ফাংশনটিকে সমর্থন করে।

for model in palm.list_models():
  if 'embedText' in model.supported_generation_methods:
    print(model.name)
models/embedding-gecko-001

palm.generate_embeddings ফাংশনটি ব্যবহার করুন এবং মডেলের নামে পাস করুন পাশাপাশি কিছু পাঠ্য। আপনি ফ্লোটিং পয়েন্ট মানগুলির একটি তালিকা পাবেন। একটি প্রশ্ন দিয়ে শুরু করুন " কাঠবিড়ালিরা কি খায়?" এবং দেখুন কিভাবে দুটি ভিন্ন স্ট্রিং এর সাথে সম্পর্কিত।

x = 'What do squirrels eat?'

close_to_x = 'nuts and acorns'

different_from_x = 'This morning I woke up in San Francisco, and took a walk to the Bay Bridge. It was a good, sunny morning with no fog.'

model = "models/embedding-gecko-001"

# Create an embedding
embedding_x = palm.generate_embeddings(model=model, text=x)
embedding_close_to_x = palm.generate_embeddings(model=model, text=close_to_x)
embedding_different_from_x = palm.generate_embeddings(model=model, text=different_from_x)
print(embedding_x)
{'embedding': [-0.025894878, -0.02103396, 0.003574992, 0.00822288, 0.03276648, -0.10068223, -0.037702546, 0.01079403, 0.0001406235, -0.029412385, 0.01919925, 0.0048481044, 0.070619866, -0.013349887, 0.028378602, -0.018658886, -0.038629908, 0.056883123, 0.06332366, 0.039849922, -0.085393265, -0.016251814, -0.025535949, 0.0049480307, 0.048581485, -0.11295683, 0.033869933, 0.015498774, -0.07306243, 0.000857902, -0.022031788, -0.005298939, -0.08311722, -0.027091762, 0.042790364, 0.023175264, 0.011238991, -0.02432924, -0.0044626957, 0.05167071, 0.023430848, 0.027325166, -0.01492389, -0.018770715, -0.003783692, 0.040971957, -0.044652887, 0.033220302, -0.05659744, -0.055191413, -0.0023204528, -0.043687623, 0.030044463, -0.015966717, -0.04318426, 0.015735775, -0.038352676, -0.005009736, -0.03289721, 0.016246213, -0.005696393, -0.0010992853, -0.02768714, -0.03534994, -0.045970507, 0.05784305, -0.026696421, -0.013302212, 0.007055761, -0.05885901, 0.03330113, 0.04399591, 0.020755561, 0.0028288597, 0.037333105, 0.0103595415, -0.01942964, 0.033088185, 0.009558319, -0.06524442, -0.07101354, -0.053975347, -0.003952934, -0.11641813, -0.039488368, -0.0033782825, -0.017735159, 0.03198736, 0.014555729, 0.050724585, -0.07849815, -0.0070436746, 0.017992217, -0.003975652, -0.0039650565, 0.08063971, -0.011685766, -0.018323965, 0.007763516, 0.012011537, 0.028457757, -0.099603206, 0.0328822, 0.0063217366, 0.051288057, 0.060445003, -0.007725884, -0.0033487668, -0.02697037, -0.04471915, 0.014793467, 0.0029390613, -0.04365732, -0.036976494, 0.05571355, -0.034228597, 0.05610819, 0.0016565409, 0.06461147, 0.012197695, -0.029221235, 0.015400638, 0.009992722, -0.0126949195, 0.027302667, 0.04309881, 0.013308768, -0.034253325, -0.028620966, 0.0032988666, 0.008901495, 0.0051033413, 0.08693829, -0.035939537, -0.00014025549, -0.0021354076, 0.043875773, -0.057092454, 0.0048032254, 0.04456835, -0.01337361, 0.018620204, -0.0037525205, 0.018113593, -0.0024051766, -0.006519982, 0.043426506, -0.028869089, -0.07003764, -0.027043046, -0.047674373, -0.036566455, -0.029664699, 0.054604772, 0.056459025, 0.016209831, 0.06588335, 0.07294827, -0.07351654, -0.050157, 0.05211485, -0.02302033, 0.022877783, 0.013553745, -0.019406103, -0.0058154585, 0.0373227, 0.0052685454, 0.02164789, -0.019631775, -0.015719362, -0.06862338, 0.021698158, -0.013781832, 0.06955018, -0.023942512, -0.018029014, -0.018007774, -0.0059923544, -0.02771734, -0.0019507131, -0.069619514, 0.054189045, 0.0021985532, -0.01132558, 0.015128105, 0.015424623, -0.038302787, -0.038970694, 0.044268098, 0.015156813, 0.030262465, -0.0010455108, -0.032175235, -0.03357542, -9.529959e-05, 0.062028274, -0.10134925, -0.009874221, 0.051682726, -0.022124732, 0.010147164, -0.012185555, 0.03731382, -0.00059438165, -0.017981028, -0.070909515, 0.02605233, 0.06992509, 0.026033426, -0.023944097, -0.047794044, 0.0204043, 0.025562089, -0.01985736, -0.027300185, 0.029983355, -0.0821883, -0.018791717, -0.004772287, -0.02490102, -0.010111937, 0.050968856, 0.029660473, 3.4716293e-05, -0.017517656, 0.023977743, 0.022549666, 0.04181301, 0.007500569, -0.0019229053, 0.023285722, -0.010899088, -0.004949611, -0.012531907, 0.041027624, -0.004620342, -0.013926477, -0.020054528, 0.026111232, -0.06232942, 0.09978252, -0.044156674, 0.061204664, 0.007044644, -0.0027112814, 0.04620226, 0.006134901, 0.03983195, -0.009853767, 0.0137631735, -0.07085734, 0.009606741, -0.008636412, 0.050337072, 0.045284208, -0.0032710661, -0.016086245, 0.008386805, -0.007903436, 0.0350885, 0.0025110857, 0.04684593, 0.12780859, -0.038998656, -0.029157333, -0.029113598, 0.0074333544, 0.05532698, -0.034412585, -0.00013683736, -0.020530468, 0.06506163, 0.0019480588, 0.0030335467, -0.018495142, -0.054084025, 0.023021378, -0.010500294, -0.007759436, -0.020039978, -0.017755102, 0.0006766737, 0.014525485, -0.026014434, 0.002474586, -0.027173916, 0.0093613025, 0.0058087856, 0.0006998545, 0.04791365, -0.04368597, -0.015235596, 0.0069595333, 0.009612967, -0.0009247106, 0.033619776, -0.00649697, -0.04766721, 0.0391879, -0.010284179, -0.006610166, -0.0020641836, -0.05440346, -0.007050968, -0.015853178, -0.031741284, -0.02172385, 0.03021658, -0.0012069787, 0.050265886, 0.04510601, -0.024716277, -0.05543306, -0.06419837, -0.014273427, -0.023703339, 0.0017521745, -0.056149185, 0.0069642677, 0.0065768356, 0.035255834, 0.039023213, 0.016403731, 0.025051782, 0.00695039, -0.05579997, 0.013183741, 0.08474835, -0.012680079, 0.0041794777, 0.02355896, -0.07197163, 0.024911461, -0.018766653, 0.025204346, 0.0048066434, 0.04904056, 0.016669538, -0.037882168, -0.021643393, 0.0053031743, -0.031009668, -0.016543044, -0.020345997, -0.005761681, -0.0743119, -0.02601627, -0.023271384, -0.07075993, -0.0029876109, 0.0066218525, -0.061091717, 0.032953493, 0.03662513, 0.010290128, 0.05418312, -0.03828874, 0.03312786, -0.014862627, -0.03720938, 0.018570531, -0.020742243, 0.048026983, 0.005438336, 0.020241424, -0.04405181, 0.030792728, 0.033958763, -0.023588262, 0.037658524, 0.010072951, 0.0064869304, 0.019048406, -0.06919818, -0.017083945, -0.016801478, 0.0027415873, 0.008172279, 0.0019755305, -0.057162683, -0.0053946367, 0.0014972482, -0.033361986, -0.0033606717, 0.03242665, 0.072544955, 0.02279949, -0.046871353, -0.06308129, 0.029209439, 0.011341486, 0.032790348, -0.020073028, -0.0044093695, 0.08292041, -0.03140556, 0.009308279, -0.004211382, -0.052444175, 0.0180874, 0.008575959, -0.0013550716, -0.07186043, 0.028372435, 0.024996122, 0.027749002, 0.016944503, -0.014632978, -0.06674174, -0.043031745, -0.044137582, 0.03530514, 0.030504197, 0.060496386, -0.06423886, 0.012235539, -0.05830343, -0.015868725, 0.041861057, 0.027080601, -0.014182999, -0.028095996, 0.0016349283, 0.010679886, 0.048808616, -0.058294244, -0.010633062, -0.056791265, -0.027161647, -0.030019993, -0.010299281, -0.03821823, -0.016588321, -0.0059704296, -0.053497788, 0.05661912, 0.005010262, -0.020186698, -0.03151958, -0.07490499, 0.045715272, -0.03747153, 0.02902543, 0.015007152, -0.01799195, 0.0079564275, -0.028715475, -0.018788284, -0.041037183, 0.012932907, -0.0072463937, -0.0046510296, 0.052094106, 0.047214568, -0.05604256, 0.006124289, -0.06112983, -0.028900363, -0.0033062366, -0.016411366, -0.03985708, -0.005927899, 0.027991273, -0.034023542, 0.0023991684, 0.020010024, 0.014298016, 0.017212953, 0.002652654, -0.08308305, 0.01726592, 0.013845524, 0.0065021385, 0.0364733, 0.020361774, 0.09685079, 0.04039578, 0.016480403, -0.08329836, -0.06590067, 0.00012861127, -0.055775307, 0.0065172235, -0.018937778, -0.021399701, 0.0004559998, -0.0097613875, -0.003239602, 0.0041429265, 0.059930306, -0.01656465, 0.018544743, -0.03232914, 0.006037772, -0.06402926, 0.05761484, -0.02093143, 0.018229362, 0.024098346, 0.025045564, -0.009451666, -0.010259512, 0.006660359, -0.029620942, -0.03495546, -0.06783166, -0.03193859, -0.04261954, 0.027878316, 0.023951625, 0.016354026, -0.0015310713, -0.05785183, -0.04868827, -0.06779814, -0.09212996, 0.04355289, 0.02634198, 0.045933742, -0.012108333, -0.017381534, 0.012251423, 0.035591044, 0.05024221, 0.056855064, 0.0101336455, -0.009532219, -0.054251555, 0.034745548, 0.020292252, 0.033525895, -0.040225316, -0.00015249893, -0.07806101, 0.0075722514, 0.015309747, 0.022623314, 0.06536824, 0.064232446, -0.01557734, -0.04813796, -0.013913105, 0.020742541, 0.060864896, -0.056623433, 0.057601452, -1.6570028e-05, 0.010925783, 0.0036125665, 0.032784764, -0.0801319, -0.048450164, 0.06296668, 0.02989288, -0.011754737, -0.0010066505, -0.05441974, -0.017106231, -0.04285682, -0.005424776, -0.028312048, -0.0022843084, -0.02028908, -0.007416978, 0.016722959, 0.03343588, -0.049168676, 0.003828647, 0.043084797, -0.011436926, -0.017679023, -0.012748326, -0.015104218, 0.008225339, -0.005965197, -0.010827806, -0.015990732, 0.031933613, 0.01862576, -0.013171726, 0.007987761, -0.018449496, 0.041906953, -0.020788714, 0.03404006, -0.00086082605, -0.007771558, 0.023855729, -0.00295711, -0.0085285455, -0.0556957, -0.005321175, -0.018151492, -0.011129989, -0.05183511, 0.0053123147, 0.009127998, -0.011530388, 0.009631709, 0.0041047884, -0.0353711, 0.052883077, -0.01532676, 0.03040235, 0.008731032, -0.00441319, 0.01950203, 0.014064995, 0.03141337, 0.018041868, 0.059427522, 0.048374873, -0.019928444, -0.004559623, 0.021962427, -0.08567552, -0.007796494, 0.033520035, 0.009779213, 0.05753526, 0.010492746, -0.039363436, -0.103733934, -0.024229618, 0.0062162466, -0.017748242, 0.005122951, -0.055344906, -0.010650967, 0.0309389, -0.073542334, -0.014872006, -0.003081951, 0.016437916, -0.0040901243, 0.0018574661, 0.03331834, 0.005815743, 0.022556618, 0.076257, -0.0065593896, -0.026774084, -0.016839791, 0.008689688, -0.015184644, 0.0073800148, -0.018499345, -0.036080927, 0.053406574, 0.015944907, -0.014478417, -0.021485219, -0.018035412, -0.038147416, 0.014293582, -0.021055873, 0.0314314, -0.07782329, 0.015536577, -0.031045694, 0.059434652, -0.020065695, 0.052754566, -0.08380041, 0.06855744, 0.012167185, -0.015827801, 0.04380172, 0.020258602, -0.058169313, -0.04435873, -0.013054301, -0.041333184, -0.02302342, 0.029140746, 0.00812361, 0.033690967, -0.0030892044, 0.052916355, -0.04835076, -0.0101818545, -0.05420185, -0.033779036, 0.02638142, -0.028346056, -0.02331669, -0.005781761, 0.012981267, -0.0055279816, 0.010089179, -0.04489518, -0.024379171, 0.007590703, -0.025511196, -0.06555892, 0.008145539, 0.021736145, -0.033178225, 0.026871512, -0.05637406, -0.030885229, 0.014512168, -0.008024667, 0.026689196, 0.004108927, -0.04103957, 0.0080031715, -0.0030232186, -0.036158007, 0.04256502, -0.0001681743, 0.0117336465, 0.025762333, -0.010921032, -0.0010622365, -0.07185124, 0.029530818, 0.009698986, 0.011916085, 0.0022654524, 0.07175238, 0.029233111, -0.020834876, -0.052442703, 0.011248308, 0.005422925, 0.018166017, 0.0472275, -0.013550265, 0.0350743, -0.010435109, 0.047774173, 0.021216916, -0.0026447468, -0.021085296, 0.013272342, -0.0133805, 0.02943836, -0.032338675, 0.0021435472, -0.016289461, -0.013629232, -0.03840216, 0.06655019, 0.009643849, 0.025085986, -0.018909356, -0.011246176, -0.05254555, -0.06776485, -0.02931862, 0.014850466, 0.029691922, -0.04090594, 0.0544204, 0.01552631, 0.02912549, -0.0020693596, 0.038805272, -0.009980787, 0.031122748, -0.05562063, 0.021108221, 0.0103203785, 0.044171233, 0.009732269, -0.0011330071]}

এখন যেহেতু আপনি এম্বেডিং তৈরি করেছেন, আসুন x এর সাথে close_to_x এবং different_from_x কিভাবে সম্পর্কিত তা দেখতে ডট পণ্যটি ব্যবহার করি। ডট পণ্যটি -1 এবং 1-এর মধ্যে একটি মান প্রদান করে, এবং দুটি ভেক্টর কোন দিকে নির্দেশ করে তার পরিপ্রেক্ষিতে কতটা ঘনিষ্ঠভাবে সারিবদ্ধ করে তা উপস্থাপন করে৷ মানটি 0-এর কাছাকাছি, বস্তুর সাথে কম মিল (এই ক্ষেত্রে, দুটি স্ট্রিং) . মানটি 1 এর যত কাছাকাছি হবে, সেগুলি তত বেশি মিলবে।

similar_measure = np.dot(embedding_x['embedding'], embedding_close_to_x['embedding'])

print(similar_measure)
0.7314063252924405
different_measure = np.dot(embedding_x['embedding'], embedding_different_from_x['embedding'])

print(different_measure)
0.43560702838194704

এখানে দেখানো হয়েছে, x এবং close_to_x এর এম্বেডিংয়ের মধ্যে উচ্চতর ডট পণ্যের মান x এবং different_from_x এর এম্বেডিংয়ের চেয়ে বেশি সম্পর্ক প্রদর্শন করে।

আপনি এম্বেডিং সঙ্গে কি করতে পারেন?

আপনি PaLM API এর সাথে আপনার এমবেডিংয়ের প্রথম সেট তৈরি করেছেন! কিন্তু আপনি ফ্লোটিং পয়েন্ট মান এই তালিকা দিয়ে কি করতে পারেন? এম্বেডিংগুলি বিভিন্ন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে:

  • অনুসন্ধান (দস্তাবেজ, ওয়েব, ইত্যাদি)
  • সুপারিশ সিস্টেম
  • ক্লাস্টারিং
  • সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ/পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ

আপনি এখানে উদাহরণ খুঁজে পেতে পারেন.