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 ★

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

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