Semantische Ähnlichkeit

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Hinweis:

Dieses ML-Paket wird bald als veraltet betrachtet. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Zeitleiste der veralteten Elemente in der Übersicht .

Hinweis:

Das Modell für die semantische Ähnlichkeit befindet sich derzeit in der öffentlichen Vorschau. UiPath® legt großen Wert auf die Stabilität und Qualität seiner Produkte, aber die Vorschaufunktionen können aufgrund des Feedbacks unserer Kunden jederzeit geändert werden. Die Verwendung von Vorschaufunktionen wird für Produktionsbereitstellungen nicht empfohlen.

Mit diesem Modell können Sie einen einzelnen Referenzsatz mit einer Reihe anderer Kandidatensätze vergleichen und diese Kandidatensätze nach Ähnlichkeit ordnen.

Modelldetails

Eingabetyp

JSON

Eingabebeschreibung

JSON mit einem String namens „reference“ und einer Liste von Strings namens „candidates“. Das bedeutet, dass mehrere Referenz-„Sätze“ nicht akzeptiert werden. „Kandidaten“ ist eine Liste von Kandidatensätzen.

{"reference": "I like trains because they are fast", "candidates": ["I like trains because they are quick", "I like trains because they are comfortable", "I do not like buses because they are slow", "I do not like trains because they are uncomfortable"]}

Ausgabebeschreibung

JSON mit Referenz und den ähnlichsten Kandidaten sowie der zugehörigen Punktzahl für diese Ähnlichkeit (zwischen 0 und 1), sortiert in absteigender Reihenfolge der Punktzahl

Beispiel:

{
  "response": [
    {
      "candidate": "I like trains because they are quick",
      "score": 0.96463942527771
    },
    {
      "candidate": "I like trains because they are comfortable",
      "score": 0.81790685653686523
    },
    {
      "candidate": "I do not like trains because they are uncomfortable",
      "score": 0.53707438707351685
    },
    {
      "candidate": "I do not like buses because they are slow",
      "score": 0.48663735389709473
    }
  ]
}

GPU empfohlen

Eine GPU wird empfohlen, wenn die Anzahl der Kandidatensätze pro Referenz 100 überschreitet.

Training aktiviert

Das Training ist nicht aktiviert und Sie müssen dieses Modell nicht trainieren oder erneut trainieren. Sie können das Modell einfach nach Bedarf bereitstellen.