PaLM API: הטמעה למתחילים עם Python

להצגה ב-ai.google.dev כדאי לנסות notebook של Colab הצגת notebook ב-GitHub

ב-notebook הזה תלמדו איך להתחיל להשתמש ב-PaLM API, שמאפשר גישה למודלים העדכניים ביותר של שפה (LLM) של Google. כאן מוסבר איך להשתמש בתכונות ליצירת הטמעה של PaLM API, ולראות דוגמה למה אפשר לעשות עם ההטמעות האלה.

הגדרה

קודם כול, מורידים ומתקינים את ספריית Python של PaLM API.

pip install -U google-generativeai

import numpy as np
import google.generativeai as palm

קבלת מפתח API

בתור התחלה, צריך ליצור מפתח API.

palm.configure(api_key='PALM_KEY')

מהן הטמעות?

הטמעות הן שיטה שמשמשת לייצוג טקסט (כמו מילים, משפטים או פסקאות שלמות) כרשימה של מספרים עם נקודה צפה (floating-point) במערך. המספרים האלה לא אקראיים. הרעיון המרכזי הוא שלטקסט עם משמעויות דומות יהיו הטמעות דומות. אפשר להשתמש בקשרים ביניהם כדי לבצע משימות חשובות רבות.

יצירת הטמעה

בקטע הזה נסביר איך ליצור הטמעות לקטע טקסט באמצעות הפונקציה palm.generate_embeddings של PaLM API. הנה רשימה של מודלים שתומכים בפונקציה הזו.

for model in palm.list_models():
  if 'embedText' in model.supported_generation_methods:
    print(model.name)

models/embedding-gecko-001

משתמשים בפונקציה palm.generate_embeddings ומעבירים את שם המודל וטקסט מסוים. תוצג רשימה של ערכים של נקודה צפה (floating-point). מתחילים בשאילתה "What do squirrels eat? " ולראות עד כמה שתי מחרוזות שונות קשורות אליה.

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]}

אחרי שיוצרים את ההטמעות, נשתמש במכפלה של רכיב הנקודה כדי לראות מה הקשר בין close_to_x ל-different_from_x לבין x. מכפלת הנקודות מחזיר ערך בין 1- ל-1, ומייצג את מידת ההתאמה בין שני וקטורים מבחינת הכיוון שאליו הם מפנים. ככל שהערך קרוב יותר ל-0, כך פחות דומה לאובייקטים (במקרה הזה, שתי מחרוזות). ככל שהערך קרוב יותר ל-1, כך הן דומות יותר.

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

כפי שמוצג כאן, ערך המוצר הגבוה יותר בין ההטמעות של x ו-close_to_x משקף יותר קשר מאשר ההטמעות של x ו-different_from_x.

מה אפשר לעשות עם הטמעות?

יצרת את קבוצת ההטמעות הראשונה שלך באמצעות PaLM API! אבל מה אפשר לעשות עם רשימת הערכים של נקודה צפה (floating-point)? אפשר להשתמש בהטמעות למגוון רחב של משימות של עיבוד שפה טבעית (NLP) כולל:

  • חיפוש (מסמכים, אינטרנט וכו')
  • מערכות של המלצות
  • סידור באשכול
  • ניתוח סנטימנטים/סיווג טקסט

כאן תוכלו למצוא דוגמאות.