FFM-Embedding FFM (福爾摩沙基礎模型) 也提供增強語意搜尋的向量嵌入模型解決方案,可以將文本轉換為一組向量,進行文本解析、關鍵字分析、文本分類等多樣性任務。 FFM-Embedding ★ 可搭配 LLMs,支援批次處理 ★★ 文本向量化工具,將複雜的文本資料轉換為向量 ★★ 解決自然語言複雜的語境和語意關係的表示方式 ★★ 在轉換成更容易處理和理解形式的同時,仍保留關鍵信息 ★ 申請試用 適用情境 建立知識庫的向量資料集,將每個字詞轉換成數字序列,並定義向量的每個維度對應到的字詞,以兩個向量之間的距離衡量它們的關係性,距離近表示高度相關,反之則是低相關。 例如:「鴨」和「鵝」在向量空間中可能更接近,因為它們都是家禽,而與「房屋」的字詞距離可能更遠,使得電腦能夠理解字詞之間的關係,幫助模型訓練。 透過 Embeddings 技術可以捕捉這些語言之間的含義,讓模型完成複雜的自然語言任務,適用: √ 文字分類 √ 問答系統 √ 語意檢索 √ 異常檢測 √ 重新排序 免費諮詢服務 聯絡台智雲專家,了解並開始使用適合您的解決方案。 聯絡我們