Цель: Преобразование текста в векторное представление для эффективного поиска релевантной информации.
Методы:
Word Embeddings: Используйте модели, такие как Word2Vec или GloVe, для базовой векторизации слов.
Sentence Embeddings: Модели Sentence Transformers (например, `all-MiniLM-L6-v2`) позволяют создавать компактные векторы для предложений.
Contextual Embeddings: BERT или RoBERTa для учета контекста слов в предложении.
Шаги:
Предварительная обработка текста: Проверьте токенизацию, удалите стоп-слова (если это необходимо).
Обучение или использование предобученных моделей: Используйте библиотеки, такие как Hugging Face Transformers.
Построение индекса векторов: сохраните векторы в формате, поддерживаемом Faiss или Pinecone.
Пример кода:
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
texts = ["Когнитивное программирование – это…", "Основы работы сознания…"]
vectors = model.encode(texts)
# Сохранение вектора в базе
import faiss
index = faiss.IndexFlatL2(len(vectors[0]))
index.add(vectors)
```