¿Cómo funcionan los embeddings?

1

Cómo Entender y Aplicar Embeddings en IA: De Teoría a Práctica

2

Introducción a One-Hot Encoding y TF-IDF en IA

3

Representación Vectorial de Palabras

4

Evaluación de Similitudes Semánticas: Métodos y Aplicaciones

Quiz: ¿Cómo funcionan los embeddings?

Creación de embeddings

5

Creación y entrenamiento de modelos Word2Vec con Gensim

6

Procesamiento y Limpieza de Datos para IA con Word2Vec y Gensim

7

Entrenamiento de Modelos Word2Vec con GenSim y Análisis de Similitud

8

Word2Vec: Entrenando IA para Comprender el Lenguaje

Quiz: Creación de embeddings

Usando embeddings preentrenados

9

Uso práctico de Sentence Transformers en procesamiento de textos

10

Análisis Semántico: Buscar Textos con Sentence Transformers

11

Manejo de Embeddings con OpenAI: API, Instalación y Datasets

12

Manejo y Visualización de Embeddings con OpenAI: Guía Práctica

13

Creación de un Motor de Búsqueda Semántico con Python

14

Transformación de Texto a Embeddings con Sentence Transformer

Quiz: Usando embeddings preentrenados

Bases de datos vectoriales

15

Qué es y cómo usar una base de datos vectorial

16

Gestión de Bases de Datos Vectoriales con ChromaDB: Instalación y Uso

17

Generación y manejo de embeddings en Chroma con Sentence Transformer

18

Consultas avanzadas y filtrado en bases de datos con Chroma

19

Cargar colección de Chroma previamente creada

20

Configuración y Uso de Pinecone: Desde la Instalación hasta la Inserción de Datos

21

Optimización de Ingesta de Datos en Pinecone: Procesos y Estrategias

22

Consultas Avanzadas en Pinecone: De Texto a Vector y Filtros

23

Carga de índices en Pinecone: Gestión eficiente en la nube

24

Carga de embeddings en Pinecone para búsqueda semántica

25

Creación de buscador semántico con Gradio y Sentence Transformer

Quiz: Bases de datos vectoriales

Conclusiones

26

Potenciando los LLMs: Integración de Embeddings y Datos Vectoriales

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Cómo Entender y Aplicar Embeddings en IA: De Teoría a Práctica

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What are embeddings and why are they key to natural language processing?

Embeddings are the core of natural language processing (NLP) in artificial intelligence. They allow us to understand language and use large language models such as GPT-4, Lambda and others. They help us create advanced recommendation systems and semantic search engines, as well as enable machine translation and text classification. In essence, embeddings are numerical representations that enable Machine Learning models to understand the world we live in. They process instructions of various types, such as audio, text, video and images, bringing them into the world of numbers.

How do embeddings represent text in vector space?

Embeddings transform text into numerical vectors, a fundamental process for understanding language. Although we can only visualize in three dimensions as humans, in reality, the representation extends to hundreds or thousands of dimensions. This is similar to the concept of digital image representation, where each pixel is identified by a number. Similarly, embeddings represent words in vector coordinates in a large dimensional space.

Practical implementation of embeddings in Python

To take advantage of embeddings, we can use them from the Python programming language. Here's how to do it using the sentence-transformers library.

How to install sentence-transformers in Python?

To install the sentence-transformers library we will use the pip package. This open-source library allows us to execute text sequences to embedding vectors.

pip install  sentence-transformers

Then, we instantiate sentence-transformers and use the utils library to measure distances between the vectors generated by our sentences.

How to transform text into embeddings?

We start by instantiating a pre-trained model of sentence-transformers, in this case all-MiniLM-L6-v2, and pass a list of sentences to transform them to a vector space.

from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')sentences = ["The cat plays outside", "I like to play guitar", "I love pasta"]embeddings = model.encode(sentences)

Here, embeddings stores the numerical representation of each sentence in a dimensional space.

How to measure the similarity between sentences?

Once the embeddings are generated, we can measure the similarity between sentences using the cosine metric, which evaluates how close the vectors are in vector space.

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
similarity_scores = cosine_similarity(embeddings)

We create a list called pairs that stores pairs of sentences and their similarity scores:

pairs = []for i in range(len(sentences)): for j in range(len(sentences)): if i != j: pairs.append({'sent1': sentences[i], 'sent2': sentences[j], 'score': similarity_scores[i][j]})

We sort the results in descending order to get the sentences closest to each other.

What are the applications of embeddings in vector databases?

One of the most fascinating applications of embeddings is semantic search. This involves storing vector representations in a vector database that facilitates searching and querying information. This approach is used in conjunction with LLMs and chatbots, enabling more precise and contextual queries. To perform these applications, it is crucial to have basic knowledge in Python, API consumption, data manipulation and linear algebra.

Embeddings are fundamental to modern artificial intelligence, and their application offers enormous opportunities for innovation in language processing. It is an exciting and challenging path, I encourage you to join this exciting journey!

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Bueno lo que no me gusta de que usen la API de OpenAi es que vivo en venezuela y aca la pagina de OpenAi esta bloqueada gracias al gobierno jaja.. pero bueno solo tocara verlo y ojala en el futuro se pueda solucionar esto
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Excelente , estoy emocionado por este curso , Gracias

Genial que estén generando cursos más avanzados en estas rutas!

When express the use of LLM, What does he mean ? Because when I use ChatGPT I never use an Embeddings only put my text into in the input text box and appear to answer the question that appear at that moment. The question that appears is, What does he mean with say the use of LLM.

Termine el curso de redes neuronales convolucionales y rapidamente comencé este emocionante

Una **base de datos vectorial** es un tipo de base de datos diseñada para almacenar, gestionar y consultar vectores de alta dimensión de manera eficiente. Los vectores, que a menudo son *embeddings* generados por modelos de aprendizaje automático, representan datos como texto, imágenes, audio o cualquier otro tipo de información de manera matemática, en forma de vectores numéricos. Estas bases de datos están optimizadas para manejar consultas basadas en la similitud de los vectores, lo que es útil cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos que necesitan ser comparados para encontrar patrones, coincidencias o relaciones. ### Características clave de una base de datos vectorial: 1. **Almacenamiento de vectores**: Se pueden almacenar vectores de alta dimensión de manera eficiente, sin necesidad de representar datos complejos en un formato de texto o numérico tradicional. 2. **Consultas de similitud**: Las bases de datos vectoriales permiten realizar consultas rápidas basadas en la similitud entre vectores, utilizando métricas como la distancia euclidiana, el coseno de similitud, o la distancia de Manhattan. Esto es útil para tareas como búsqueda de documentos similares, recomendaciones de productos, etc. 3. **Búsquedas de vecinos más cercanos (k-NN)**: Una de las principales aplicaciones de las bases de datos vectoriales es la búsqueda de los "vecinos más cercanos" a un vector dado, lo que se utiliza en sistemas de recomendación, búsqueda semántica, y más. Los algoritmos como *Approximate Nearest Neighbor (ANN)* permiten realizar estas búsquedas de manera eficiente en grandes cantidades de datos. 4. **Optimización para alta dimensionalidad**: Las bases de datos vectoriales están optimizadas para manejar la alta dimensionalidad de los vectores (por ejemplo, vectores de 100 dimensiones o más), algo que las bases de datos tradicionales no manejan bien debido al costo computacional. ### Ejemplos de bases de datos vectoriales: 1. **Pinecone**: Un servicio de base de datos vectorial en la nube que permite almacenar y buscar vectores de alta dimensión. 2. **FAISS** (Facebook AI Similarity Search): Un framework de código abierto para realizar búsquedas rápidas de vectores similares, desarrollado por Facebook. 3. **Weaviate**: Una base de datos vectorial con capacidades de búsqueda semántica y que soporta integraciones con modelos de lenguaje como BERT y otros. 4. **Milvus**: Una plataforma de código abierto para almacenar, indexar y buscar vectores a gran escala, utilizada para tareas de inteligencia artificial y análisis de grandes volúmenes de datos no estructurados. ### Casos de uso: * **Búsqueda semántica**: Buscar documentos que son semánticamente similares a una consulta, en lugar de simplemente coincidir con las palabras exactas. * **Sistemas de recomendación**: Sugerir productos, música, o contenido en base a la similitud de vectores entre los intereses de los usuarios y los ítems disponibles. * **Clasificación y clustering**: Agrupar objetos similares o realizar tareas de clasificación basadas en sus representaciones vectoriales. Las bases de datos vectoriales han ganado popularidad en aplicaciones de inteligencia artificial, particularmente en NLP y visión por computadora, donde los modelos generan representaciones densas y de alta dimensión que necesitan ser almacenadas y consultadas de manera eficiente.
Los *embeddings* son representaciones vectoriales de objetos, como palabras, frases, imágenes o incluso usuarios, en un espacio de dimensión reducida. Estas representaciones son útiles en tareas de aprendizaje automático, ya que permiten que los modelos trabajen con datos de una forma más eficiente y manejable. Por ejemplo, en el contexto del procesamiento de lenguaje natural (NLP), un *embedding* de una palabra es un vector numérico que captura el significado semántico de esa palabra. Las palabras que tienen significados similares en un contexto determinado estarán cerca unas de otras en el espacio de embeddings. En lugar de representar cada palabra o entidad como una secuencia de caracteres o símbolos, los embeddings permiten representaciones continuas que preservan las relaciones semánticas entre las palabras (o cualquier tipo de objeto). Esto facilita tareas como traducción automática, clasificación de texto, análisis de sentimientos y otras aplicaciones en las que los modelos de ML requieren de una comprensión más profunda del significado y la estructura de los datos. Algunos ejemplos populares de embeddings son: * **Word2Vec**: Un modelo de *embedding* de palabras. * **GloVe**: Un algoritmo que genera *embeddings* para palabras basado en la co-ocurrencia de las mismas en grandes cantidades de texto. * **BERT** y **GPT**: Modelos preentrenados que generan embeddings contextuales, lo que significa que la representación de una palabra puede cambiar según el contexto en el que aparece. Los *embeddings* también se usan fuera de NLP, como en sistemas de recomendación, donde los usuarios y productos pueden ser representados en un espacio vectorial para predecir qué productos podrían gustar a un usuario basándose en su historial de interacciones.
Que curso me recomiendan tomar antes de este para entender mejor? siento que es un poco avanzado para mi nivel, creo que mas que nada en la parte de programacion y un poco en la terminologia, especialmente cuando dice "se instancio esto de eso" o cosas por el estilo.
\*Descendente

What are the dimension that he talks ?

I understood when he says like models of machine learning understand the word, the reality, the language, but I think is not the correct form to express the idea, because the word "understand" express mental metaphysic and epistemology conceptions that no appear into the LLM models, In my opinion is necessary to explain that the LLM process the information in such a way that the answer is coherent to our consciousness and is necessary the Embeddings to convert words space meaning into the vector number meaning

What are the Embeddings ? Numerical representations of the words, because the machine learning system only can process numbers no text words.

What is a semantic search ?

When I read more about Embeddings, appear these functionalities many times "recommended advanced systems" but How does it work ?, What are the process to implement? What is the role of Embeddings in the "recommended advanced systems" ?

He express "understanding of the language", but I think that is a illusion, the LLM models or any machine learning model only process numbers with a vector operations, when he express "understanding of the model", the complex question is what is understand ?

What are the embeddings, Why are necessary the embeddings to create a vector database ?

Wow!!! 🤯
¡Lo esperé hace mucho! 😌

Algunos ejemplos comunes de embeddings incluyen:

  1. Word Embeddings: Representan palabras como vectores numéricos. Ejemplos populares son Word2Vec, GloVe y FastText.
  2. Sentence/Document Embeddings: Representan frases o documentos completos como vectores numéricos. Ejemplos incluyen los modelos de ‘sentence-transformers’ y ‘Doc2Vec’.
  3. Contextualized Embeddings: Estos embeddings capturan el significado de una palabra en función de su contexto en una oración. Ejemplos notables son los modelos basados en transformers como BERT, GPT y sus variantes.
  4. Graph Embeddings: Representan nodos en un grafo como vectores numéricos, lo que es útil para tareas de análisis de redes.