Intégration sémantique open source, recherche et clustering dans Node JS

Ce didacticiel vous explique comment effectuer une intégration sémantique complètement hors ligne avec des modèles open source dans NodeJS. Aucune connaissance en AI/ML n’est requise. Code source : https://github.com/OmarShehata/minimal-embedding-template

Un "embedding" est un vecteur de grande dimension(x,y,z,...)cela représente un concept. Considérez-le comme la représentation interne des mots dans un LLM. Vous pouvez calculer les distances entre ces vecteurs.

Exemple : « Homme » est beaucoup plus proche de « garçon » et « femme », par rapport à « poulet ». "Café" et "wifi" sont quelque peu proches, et sont tous deux proches du "café".

Je pense qu'il s'agit d'une fonctionnalité extrêmement sous-utilisée des LLM modernes, et elle est beaucoup moins chère en termes de calcul que la génération de texte...
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