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🚀 嵌入ファイル

Embeddingファイルは、テキストを数値表現に変換する方法であり、様々な自然言語処理タスクに利用できます。txtaiは、これらのEmbeddingを構築および管理するための強力なツールセットを提供します。

🚀 クイックスタート

Embeddingファイルを使用することで、テキストを数値表現に変換し、自然言語処理タスクに活用できます。txtaiを通じて、これらのEmbeddingの構築や管理を行うことが可能です。

✨ 主な機能

• テキストを数値表現に変換するEmbedding機能。
• 様々な自然言語処理タスクへの応用。
• グラフ構造との組み合わせによる高度な分析。
• 因果関係の強化による検索精度の向上。
• 自動的な知識グラフの構築。
• グラフのコミュニティ検出。

📦 インストール

Embedding 依存関係のインストール

txtaiのEmbedding機能を使用するには、以下の依存関係をインストールしてください。

pip install sentence-transformers faiss-cpu

kb_builder のインストール

kb_builderをインストールするには、以下のコマンドを実行してください。

pip install txtai[kb_builder]

💻 使用例

Embeddingファイルの設定

YAMLファイルを使用してEmbeddingプロセスを設定できます。以下は、簡単な設定ファイルの例です。

# 埋め込みモデルのパス
embedder:
  model: sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2
  backend: faiss
  gpu: true

Embeddingを使用した知識ベースの構築

知識ベースを構築するには、以下のコマンドを使用します。

python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config embedding_config.yml

知識ベースの保存場所

デフォルトでは、知識ベースは~/.txtai/embeddingsディレクトリに保存されます。

グラフ設定

Embeddingファイルは、グラフ構造と組み合わせて使用することもできます。以下は、その例です。

graph:
  backend: sqlite
  path: ~/.txtai/graph.db
  similarity: 0.75

グラフのトラバーサル

以下のコマンドを使用して、グラフをトラバースできます。

python -m graph_traversal --config graph_config.yml

因果関係の強化メカニズム

Embeddingファイルは、検索の関連性を向上させるための因果関係の強化メカニズムをサポートしています。以下のように設定できます。

causal_boosting:
  enabled: true
  boost_factor: 1.5

多言語サポート

因果関係の強化メカニズムは、多言語検出とパターンマッチングをサポートしています。

高度な機能

自動知識グラフ構築

Embeddingファイルは、ドキュメントから自動的にエンティティを抽出し、知識グラフを構築することができます。

python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config knowledge_graph.yml

コミュニティ検出

以下のコマンドを使用して、グラフのコミュニティ検出を行うことができます。

python -m community_detection --config graph_config.yml

グラフィック分析ツール

よくある質問

1. 知識ベースが正常に構築されたかどうかを確認するには？ 以下のコマンドを使用して確認できます。

python -m kb_builder check --config config.yml

2. 既存の知識ベースをクリアするには？ 以下のコマンドを使用してクリアできます。

python -m kb_builder clear --config config.yml

📚 ドキュメント

詳細な情報については、[txtaiドキュメント](https://github.com/doc2vec txtai)を参照してください。さらに、追加のヘルプが必要な場合は、txtaiフォーラムにアクセスしてください。