Gemini API-এ এমবেডিং পরিষেবা শব্দ, বাক্যাংশ এবং বাক্যগুলির জন্য অত্যাধুনিক এম্বেডিং তৈরি করে৷ ফলস্বরূপ এমবেডিংগুলি NLP কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন শব্দার্থিক অনুসন্ধান, পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস এবং আরও অনেকের মধ্যে ক্লাস্টারিং। এই পৃষ্ঠাটি এম্বেডিংগুলি কী তা বর্ণনা করে এবং আপনাকে শুরু করতে সহায়তা করার জন্য এমবেডিং পরিষেবার জন্য কিছু মূল ব্যবহারের ক্ষেত্রে হাইলাইট করে৷
এমবেডিং কি?
টেক্সট এম্বেডিং হল একটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কৌশল যা পাঠ্যকে সংখ্যাসূচক ভেক্টরে রূপান্তর করে। এমবেডিং শব্দার্থগত অর্থ এবং প্রসঙ্গ ক্যাপচার করে যার ফলশ্রুতিতে অনুরূপ অর্থ সহ পাঠ্যের কাছাকাছি এমবেডিং থাকে। উদাহরণ স্বরূপ, "আমি আমার কুকুরকে পশুচিকিত্সকের কাছে নিয়ে গিয়েছিলাম" এবং "আমি আমার বিড়ালকে পশুচিকিত্সকের কাছে নিয়ে গিয়েছিলাম" বাক্যটিতে ভেক্টর স্পেসে একে অপরের কাছাকাছি এম্বেডিং থাকবে কারণ তারা উভয়ই একই প্রসঙ্গ বর্ণনা করে।
এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি অনেক অ্যালগরিদম আনলক করে যা ভেক্টরগুলিতে কাজ করতে পারে কিন্তু সরাসরি পাঠ্যে নয়।
আপনি এই এমবেডিং বা ভেক্টর ব্যবহার করে বিভিন্ন পাঠ্যের তুলনা করতে পারেন এবং বুঝতে পারেন কিভাবে তারা সম্পর্কযুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, যদি "বিড়াল" এবং "কুকুর" পাঠ্যের এম্বেডিংগুলি কাছাকাছি থাকে তবে আপনি অনুমান করতে পারেন যে এই শব্দগুলি অর্থ বা প্রসঙ্গে বা উভয় ক্ষেত্রেই একই রকম। এই ক্ষমতা পরবর্তী বিভাগে বর্ণিত বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে অনুমতি দেয়।
ব্যবহারের ক্ষেত্রে
টেক্সট এম্বেডিং বিভিন্ন ধরনের NLP ব্যবহারের ক্ষেত্রে শক্তি দেয়। উদাহরণ স্বরূপ:
- তথ্য পুনরুদ্ধার: লক্ষ্য হল ইনপুট পাঠ্যের একটি অংশ দেওয়া শব্দার্থকভাবে অনুরূপ পাঠ পুনরুদ্ধার করা। বিভিন্ন ধরনের অ্যাপ্লিকেশন একটি তথ্য পুনরুদ্ধার সিস্টেম দ্বারা সমর্থিত হতে পারে যেমন শব্দার্থিক অনুসন্ধান, প্রশ্নের উত্তর দেওয়া বা সংক্ষিপ্তকরণ। উদাহরণের জন্য নথি অনুসন্ধান নোটবুক পড়ুন।
- শ্রেণীবিভাগ: দস্তাবেজগুলিকে বিভাগে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য আপনি একটি মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য এমবেডিং ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি ব্যবহারকারীর মন্তব্যগুলিকে নেতিবাচক বা ইতিবাচক হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে চান, আপনি শ্রেণীবদ্ধকারীকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্রতিটি মন্তব্যের ভেক্টর উপস্থাপনা পেতে এমবেডিং পরিষেবা ব্যবহার করতে পারেন। আরো বিস্তারিত জানার জন্য মিথুন শ্রেণীবিভাগের উদাহরণ পড়ুন।
- ক্লাস্টারিং: পাঠ্যের ভেক্টর তুলনা করলে দেখা যায় যে তারা কতটা একই বা ভিন্ন। এই বৈশিষ্ট্যটি একটি ক্লাস্টারিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা একই ধরনের পাঠ্য বা নথিকে একত্রে গোষ্ঠীভুক্ত করে এবং আপনার ডেটাতে অসঙ্গতি সনাক্ত করতে ।
- ভেক্টর ডিবি: আপনার NLP অ্যাপ্লিকেশনের নির্ভুলতা এবং দক্ষতা উন্নত করতে আপনি আপনার জেনারেট করা এম্বেডিংগুলিকে ভেক্টর ডিবিতে সংরক্ষণ করতে পারেন। টেক্সট প্রম্পটকে সংখ্যাসূচক ভেক্টরে অনুবাদ করতে ভেক্টর DB কীভাবে ব্যবহার করবেন তা জানতে এই পৃষ্ঠাটি পড়ুন।
ইলাস্টিক এমবেডিং
জেমিনি টেক্সট এমবেডিং মডেল , text-embedding-004 থেকে শুরু করে, 768 এর নিচে ইলাস্টিক এম্বেডিং মাপ অফার করে। আপনি ইলাস্টিক এমবেডিং ব্যবহার করতে পারেন ছোট আউটপুট ডাইমেনশন জেনারেট করতে এবং কম্পিউটিং এবং স্টোরেজ খরচ সাশ্রয় করতে পারেন সামান্য পারফরম্যান্স ক্ষতির সাথে।
এরপর কি
- আপনি যদি বিকাশ শুরু করার জন্য প্রস্তুত হন, তাহলে আপনি পাইথন , Go , Node.js , এবং Dart (Flutter) এর জন্য quickstart-এ সম্পূর্ণ রানযোগ্য কোড খুঁজে পেতে পারেন।