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टेक्स्ट एम्बेडिंग्स की तुलना

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Weaviate के साथ एंड-टू-एंड RAG

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Weaviate पर दिए गए दोनों टेक्स्ट को embed करें और दोनों वेक्टर के बीच cosine distance निकालें.
  • किसी अलग विषय पर तीसरा टेक्स्ट embed करें, e1 से उसका cosine distance निकालें, और इस distance की तुलना पिछले distance से करें.
  • texts में मौजूद strings को query_text वैरिएबल के साथ embed करें, embeddings पर लूप चलाएँ, हर embedding और query_embedding के बीच distance निकालें, और distances को sort करें ताकि सबसे मिलते-जुलते टॉप 2 टेक्स्ट मिलें.
  • वे सभी टेक्स्ट लौटाएँ जिनका cosine distance max_distance से कम हो.

नोट: यदि आप DataLab को Restricted Mode में चला रहे हैं, तो यह अभ्यास अभी समर्थित नहीं है. हम इसे भविष्य में उपलब्ध कराने पर सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

हमारे इंटरैक्टिव अभ्यासों में से किसी एक के साथ सिद्धांत को व्यवहार में बदलें

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