使用 John Snow Labs 的 NLP 和 LLM 生态系统进行文本嵌入-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/qahaj/article/details/146450211

在今天的技术博文中，我们将深入探讨如何使用 John Snow Labs 提供的 NLP 和 LLM 生态系统来生成文本嵌入。这一生态系统涵盖了即用型的 AI 软件库，专注于大型应用和责任型 AI，支持无代码的 AI 开发，并且提供了超过 20,000 个模型，涵盖医疗、法律、金融等领域。

技术背景介绍

John Snow Labs 是一个功能强大且广泛的 AI 工具集，特别是在自然语言处理和大语言模型领域。其提供的嵌入生成工具支持多种语言和领域，特别是医疗文本处理。这对从事数据分析和信息检索的开发者来说是一个巨大的优势。

核心原理解析

文本嵌入是一种将文本转化为数值向量的技术，使得计算机能够理解和处理文本数据。这些向量能够在多种自然语言处理任务中使用，例如文档相似性比较、文本分类或者信息检索。

代码实现演示

下面我们将通过实例代码展示如何使用 John Snow Labs 的嵌入生成工具。

首先，我们需要安装 johnsnowlabs 库：

%pip install --upgrade --quiet johnsnowlabs

如果你拥有企业版许可，可以通过以下方式安装企业功能：

# from johnsnowlabs import nlp
# nlp.install()

接下来，我们初始化嵌入工具和 Spark Session：

from langchain_community.embeddings.johnsnowlabs import JohnSnowLabsEmbeddings

# 初始化嵌入器，使用一种特定的领域模型
embedder = JohnSnowLabsEmbeddings("en.embed_sentence.biobert.clinical_base_cased")

# 定义一些示例文本
texts = ["Cancer is caused by smoking", "Antibiotics aren't painkiller"]

# 为文本生成嵌入
embeddings = embedder.embed_documents(texts)
for i, embedding in enumerate(embeddings):
    print(f"Embedding for document {i+1}: {embedding}")

# 为单条文本生成嵌入
query = "Cancer is caused by smoking"
query_embedding = embedder.embed_query(query)
print(f"Embedding for query: {query_embedding}")