Sentence Transformers (SBERT)
Use Sentence Transformers with Zilliz Cloud for advanced NLP tasks.
この統合を無料で利用するセンテンス・トランスフォーマーについて
Sentence Transformers（別名SBERT）は、最先端のテキストと画像の埋め込みモデルを作成し、使用するためのPythonフレームワークです。文、段落、画像のベクトル表現を計算するメソッドを提供する。これらの埋め込みは、セマンティック検索、クラスタリング、セマンティックテキスト類似度(STS)、センチメント分析などのタスクに使用できます。
このフレームワークは、Hugging Face上で利用可能な5,000以上の事前学習済みモデルへのアクセスを提供します。その中には、Massive Text Embeddings Benchmark (MTEB) のリーダーボードにある多くの最先端モデルも含まれています。ユーザーはこれらの事前訓練されたモデルを活用したり、特定のタスクのために微調整することができます。Sentence Transformersはカスタムモデルのトレーニングもサポートしており、開発者は特定のユースケースに合わせたソリューションを作成することができます。UKPLabによって作成され、Hugging Faceによって保守されているSentence Transformersは、Sentence TransformerとCross-Encoderの両方のモデルを使用して埋め込みを生成し、類似度スコアを計算するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。
Zillizクラウドとセンテンス・トランスフォーマーが選ばれる理由
Sentence TransformersとZilliz Cloudを使用することで、高度な自然言語処理タスクのための強力なソリューションを実現します。Sentence Transformersは、テキストデータから高品質の埋め込みデータを生成し、微妙な意味関係を捉えます。Zilliz Cloudは、その堅牢なベクトルデータベース機能により、これらの埋め込みデータを大規模に保存、管理、照会する効率的な方法を提供します。
この組み合わせにより、開発者はRAG、レコメンデーションシステム、チャットボットなどの高度なNLPアプリケーションを構築することができます。Zilliz Cloudの高性能なベクトル類似検索とSentence Transformersの正確なテキスト表現を活用することで、ユーザーはよりインテリジェントでコンテキストを意識した言語処理システムを構築することができます。
学ぶ
まずはチュートリアルから始めましょう。このチュートリアルでは、Sentence TransformersとZilliz Cloudを使って映画検索アプリケーションを構築する方法を説明します。
さらにいくつかのリソースがあります：
- テキストを変換する：NLPにおけるセンテンストランスフォーマーの台頭](https://zilliz.com/learn/transforming-text-the-rise-of-sentence-transformers-in-nlp)
- SentenceTransformerEmbeddingFunction](https://zilliz.com/learn/Sentence-Transformers-for-Long-Form-Text)
- 長文テキストのためのセンテンストランスフォーマー](https://docs.zilliz.com/reference/python/python/EmbeddingModels-SentenceTransformerEmbeddingFunction)