¿Qué son los embeddings y cómo se utilizan en la inteligencia artificial con python?

¿Alguna vez te has preguntado cómo las computadoras pueden entender el significado detrás de las palabras que usamos todos los días? Los embeddings son la respuesta a esta pregunta.

En este post, exploraremos qué son los embeddings y cómo se utilizan en la IA para entender y procesar el lenguaje humano de manera más efectiva

Los embeddings son una técnica de procesamiento de lenguaje natural que convierte el lenguaje humano en vectores matemáticos. Estos vectores son una representación del significado subyacente de las palabras, lo que permite que las computadoras procesen el lenguaje de manera más efectiva.

En otras palabras, los embeddings permiten que las palabras sean tratadas como datos y manipuladas matemáticamente. Esta técnica se utiliza ampliamente en la inteligencia artificial para tareas como el análisis de sentimiento, la clasificación de texto y la traducción automática.

El proceso de creación

El proceso de creación de embeddings comienza con la construcción de un corpus, que es una colección de textos. A partir de este corpus, se crea un modelo de lenguaje que aprende a predecir palabras basándose en su contexto. Una vez que se ha entrenado el modelo, se utilizan las capas internas para generar los vectores de embeddings de las palabras.

Los vectores generados por embeddings tienen varias propiedades útiles que los hacen especialmente efectivos en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. En primer lugar, los vectores son densos, lo que significa que cada una de sus dimensiones contiene información importante. En segundo lugar, los vectores son similares para las palabras que se utilizan en contextos similares. Esto significa que los vectores de embeddings pueden utilizarse para determinar la similitud semántica entre las palabras.

Métodos para crear embeddings

Existen varios métodos para crear embeddings, incluyendo Word2Vec, GloVe y FastText. Cada método tiene sus propias ventajas y desventajas, por lo que es importante entender las diferencias entre ellos y elegir el que mejor se adapte a tu tarea.

Democratizar la información

Los embeddings tienen grandes posibilidades para gestionar grandes datos y democratizar el acceso a ellos. Al convertir el lenguaje humano en vectores matemáticos, los embeddings permiten que las computadoras procesen grandes cantidades de datos de manera más efectiva y eficiente.

Cómo interactuar con embeddings

Cuando nos salimos del entorno local, Pinecone es nuestra salvación. Pinecone es una plataforma de servicio de indexación y búsqueda de vectores que utiliza embeddings para mejorar la eficiencia y precisión de la búsqueda de información. Pinecone permite a los usuarios cargar embeddings entrenados previamente o crear nuevos embeddings a partir de datos personalizados, como texto o imágenes.

Esta técnica es útil en una amplia gama de aplicaciones, desde la búsqueda de productos en línea hasta la búsqueda de documentos científicos. En resumen, Pinecone utiliza embeddings para mejorar la eficiencia y precisión de la búsqueda de información en grandes conjuntos de datos.

Aquí hay un ejemplo en Python de cómo procesar una pregunta con OpenAI embeddings para realizar una búsqueda en un conjunto de datos utilizando Pinecone:

import openai
import pinecone

# Configurar las credenciales de OpenAI y Pinecone
openai.api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'
pinecone.init(api_key='YOUR_PINECONE_API_KEY')

# Crear un cliente de Pinecone y obtener el índice correspondiente
pinecone_index = pinecone.Index(index_name='YOUR_INDEX_NAME')
pinecone_index.info()

# Procesar la pregunta utilizando embeddings de OpenAI
question = '¿Cuál es el actor principal en la película "The Godfather"?'
embeddings = openai.Completion.create(
    temperature=1,
    engine='text-davinci-003',
    prompt=question,
    max_tokens=256,
    n=1,
)
# Agregar los embeddings a Pinecone
pinecone_index.upsert('godfather_actor', embeddings.choices[0].text.encode())
# Buscar en Pinecone por similitud de embeddings
results = pinecone_index.query(
    embeddings=[embeddings.choices[0].text.encode()],
    top_k=10,
    include_distances=True,
)
# Imprimir los resultados de la búsqueda
print('Resultados de la búsqueda:')
for i, (id, distance) in enumerate(zip(results.ids, results.distances)):
    print(f'{i + 1}. ID: {id}, Distancia: {distance}')

Este ejemplo utiliza la API de completado de OpenAI para procesar una pregunta y generar embeddings correspondientes. Luego, se agrega el embedding a un índice de Pinecone y se busca en el índice por similitud de embeddings. Finalmente, se imprimen los resultados de la búsqueda.

En resumen, los embeddings son una técnica esencial de procesamiento de lenguaje natural esto nos permite democratizar el acceso a la información y que más personas aprovechen los beneficios de los grandes datos.