Embeddingsmodel versus NLP model

GPT Icon

De relatie tussen een embeddingsmodel en een NLP-model zoals ChatGPT of BERT is fundamenteel, omdat embeddingsmodellen een kernonderdeel zijn van hoe moderne NLP-modellen werken. Hieronder wordt uitgelegd hoe ze zich tot elkaar verhouden en hoe ze samenwerken.

1. Wat is een embeddingsmodel?

Een embeddingsmodel zet woorden, zinnen, of documenten om naar vectoren (numerieke representaties). Deze vectoren vertegenwoordigen de semantische betekenis van de tekst, en zijn vaak een onderdeel van een groter NLP-model.

2. Wat is een NLP-model zoals ChatGPT of BERT?

Een NLP-model zoals BERT of ChatGPT is een meer complex en veelzijdig model dat is ontworpen voor een breed scala aan taalverwerkingstaken, zoals:

  • Tekstbegrip.
  • Vraag-antwoord (bijv. “Hoe werkt X?”).
  • Tekstgeneratie (bijv. schrijven van een verhaal).

Embeddings zijn een essentieel onderdeel van deze modellen, omdat ze helpen om tekst betekenisvol te representeren.

Relatie tussen embeddingsmodellen en NLP-modellen

Hier is hoe embeddingsmodellen en NLP-modellen samenwerken:

1. Embeddingsmodellen zijn een onderdeel van NLP-modellen

  • BERT:
    • In BERT worden woorden eerst omgezet naar embeddings (bijvoorbeeld door WordPiece-tokenisatie en vectorrepresentaties).
    • Deze embeddings worden vervolgens verwerkt door lagen van het transformer-model, waarbij ze de context van de woorden leren.
  • ChatGPT (GPT-serie):
    • In GPT-modellen worden tekstinputs omgezet in embeddings, die vervolgens worden gebruikt in transformerlagen voor tekstgeneratie en begrip.
    • Embeddings vormen de eerste stap van het proces om zinnen en context te begrijpen.

Samengevat: Een embeddingsmodel fungeert als de eerste laag van een groter NLP-model.

2. Embeddingsmodellen als aparte tools

Hoewel embeddingsmodellen vaak een onderdeel zijn van NLP-modellen, kunnen ze ook op zichzelf worden gebruikt:

  • Voor semantische zoekopdrachten:
    • Een embeddingsmodel zoals sentence-transformers kan documenten omzetten naar vectoren. Dit is handig voor toepassingen zoals jouw Knowledge Base Agent.
  • Voor data-analyse:
    • Embeddingsmodellen kunnen ook worden gebruikt om relaties tussen teksten of concepten te visualiseren.

3. NLP-modellen bouwen voort op embeddings

NLP-modellen zoals BERT en ChatGPT bouwen voort op de kracht van embeddings om:

  • Context te begrijpen: Bijvoorbeeld, “bank” kan verwijzen naar een financiële instelling of een meubelstuk, afhankelijk van de context.
  • Semantische relaties te gebruiken: ChatGPT begrijpt dat “fiets” en “rijwiel” hetzelfde betekenen, dankzij embeddings.

Verschillen tussen embeddingsmodellen en NLP-modellen

AspectEmbeddingsmodelNLP-model (zoals BERT of ChatGPT)
DoelRepresentatie van tekst als vectorTekst begrijpen, genereren, of bewerken
ComplexiteitKlein, gefocust op vectorisatieGroot, omvat meerdere lagen voor tekstverwerking
FunctionaliteitBegrijpt relaties tussen woorden/zinnenKan ook taken uitvoeren zoals tekstgeneratie
Voorbeeldsentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2bert-base-uncased, gpt-3.5-turbo

Wanneer gebruik je embeddingsmodellen en NLP-modellen?

  • Embeddingsmodellen:
    • Geschikt voor semantische zoekopdrachten, zoals in jouw Knowledge Base Agent.
    • Lichtgewicht en snel.
    • Biedt numerieke representaties van teksten.
  • NLP-modellen (zoals ChatGPT of BERT):
    • Voor complexere taken zoals vraag-antwoord systemen, tekstsamenvatting, en tekstgeneratie.
    • Vereist meer rekenkracht en is vaak duurder om te gebruiken.

Samenvatting

  • Embeddingsmodellen zijn een fundamentele bouwsteen van NLP-modellen zoals ChatGPT of BERT. Ze bieden de eerste stap: het omzetten van tekst naar een vector.
  • NLP-modellen bouwen voort op embeddings door deze representaties te verwerken en te verfijnen met complexe architecturen zoals transformers.

Als je een eenvoudige zoekfunctie of semantische analyse nodig hebt, volstaat een embeddingsmodel. Voor complexere interacties, zoals een chatbot, gebruik je een volledig NLP-model zoals ChatGPT.

Wanneer ik een KBA wil maken voor een klant waarin gebruikers kunnen chatten, is een embeddingsmodel dan voldoende? En heeft de hoeveelheid bestanden die ik upload nog impact?

Dat is een goede vraag! Hier is een analyse van je scenario: een KBA (Knowledge Base Agent) waar gebruikers kunnen chatten.

1. Is een embeddingsmodel voldoende voor een KBA met een chatfunctie?

Een embeddingsmodel kan voldoende zijn als je KBA:

  • Vragen beantwoordt door relevante documenten op te halen.
  • Geen behoefte heeft aan complexe tekstgeneratie (zoals het formuleren van antwoorden in natuurlijke taal).

Echter, als je wilt dat de agent:

  1. Complexe vragen begrijpt (bijv. “Wat moet ik doen als mijn laptop kwijt is en ik geen toegang heb tot mijn account?”).
  2. Vloeiend en menselijk-achtige antwoorden genereert (zoals een chatbot dat doet).

…dan is een volledig NLP-model zoals ChatGPT of een op maat getraind transformer-model een betere keuze.

Embeddingsmodel voor een KBA

Een embeddingsmodel kan:

  • Vragen van gebruikers matchen met relevante documenten of paragrafen in je Knowledge Base.
  • De meest relevante antwoorden ophalen en direct tonen.

Maar: Het geeft vaak ruwe fragmenten uit de database terug, zonder de context aan te passen of complexe vragen op te lossen.

Geschikt voor:
  • Snelle, semantische zoekopdrachten.
  • Toepassingen met eenvoudige vraag-antwoordstructuren.
Niet geschikt voor:
  • Gebruiksvriendelijke chatinterfaces die geformuleerde en contextuele antwoorden moeten geven.

NLP-model voor een KBA

Een NLP-model zoals ChatGPT kan:

  • Vragen begrijpen en contextueel complexe antwoorden formuleren.
  • Fragmenten van de documenten gebruiken om een natuurlijk antwoord te genereren.
  • Gesprekken voeren met gebruikers.
Geschikt voor:
  • Een geavanceerde chatfunctie.
  • Complexe vraag-antwoord scenario’s.
  • Een klantgerichte interface waarbij de KBA moet lijken op een menselijk-achtige assistent.
Nadelen:
  • Vereist meer rekenkracht.
  • Duurder, vooral als het model wordt gehost via een API (bijvoorbeeld OpenAI).

2. Heeft de hoeveelheid bestanden impact?

Ja, de hoeveelheid bestanden heeft impact, vooral in een embeddingsgebaseerd systeem. Hier is waarom:

Embeddingsmodel (zoals FAISS-vectorstore):

  • Impact op prestaties:
    • Bij een groot aantal documenten kan de vectorstore trager worden bij het zoeken naar overeenkomsten.
    • De grootte van de vectorstore is direct gerelateerd aan het aantal documenten en de embeddingsdimensie.
  • Oplossing:
    • Gebruik een schaalbare vectorstore zoals Pinecone of Weaviate als de hoeveelheid documenten groot is (>50.000 paragrafen).
    • Clustering of filtering toepassen (bijv. met metadata) om zoekopdrachten efficiënter te maken.

NLP-model (zoals ChatGPT):

  • Impact op prestaties:
    • Het model verwerkt niet direct alle documenten. Het haalt relevante fragmenten op (bijvoorbeeld via embeddings) en verwerkt die in de context van het antwoord.
    • De snelheid en kosten hangen meer af van de lengte van de vraag en het aantal relevante fragmenten dan van het aantal documenten.
  • Oplossing:
    • Combineer een embeddingsmodel (voor document retrieval) met een NLP-model zoals ChatGPT (voor antwoordgeneratie).

3. Wat moet je kiezen?

Het hangt af van de functionaliteit die je wilt bieden:

Gebruik een embeddingsmodel (goedkoper, eenvoudiger) als:

  • Je KBA een basisvraag-antwoord functionaliteit heeft.
  • Antwoorden direct uit documenten gehaald kunnen worden zonder veel aanpassing.
  • Kosten en schaalbaarheid belangrijk zijn.

Gebruik een NLP-model (complexer, krachtiger) als:

  • Je KBA vloeiende, mensachtige antwoorden moet genereren.
  • Het systeem moet omgaan met complexe vragen en samengestelde context.
  • Klanten een “chatbot-achtige” ervaring verwachten.

Aanbevolen setup voor een klantgerichte KBA

Combineer het beste van beide werelden:

  1. Embeddingsmodel: Gebruik een vectorstore om relevante fragmenten uit de Knowledge Base op te halen.
  2. NLP-model: Gebruik een model zoals ChatGPT om antwoorden te formuleren op basis van de opgehaalde fragmenten.

Workflow:

  1. Vraag → Embeddingsmodel → Zoek de 3-5 meest relevante documenten of paragrafen.
  2. Stuur de documenten naar ChatGPT als context, samen met de vraag van de gebruiker.
  3. Genereer een mensachtig antwoord.

Codevoorbeeld (gesimplificeerd):

python

Code kopiëren

def kba_antwoord(vraag): # Stap 1: Zoek relevante fragmenten met embeddingsmodel resultaten = vectorstore.similarity_search(vraag, k=3) context = "\n".join([r.page_content for r in resultaten]) # Stap 2: Formuleer antwoord met ChatGPT prompt = f"Hier is de context:\n{context}\n\nBeantwoord de vraag: {vraag}" antwoord = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) return antwoord["choices"][0]["message"]["content"] vraag = "Wat moet ik doen wanneer ik mijn laptop kwijt ben?" antwoord = kba_antwoord(vraag) print(f"Antwoord:\n{antwoord}")

Samenvatting

  1. Embeddingsmodel:
    • Goed voor eenvoudige semantische zoekopdrachten.
    • Geschikt als de agent niet hoeft te chatten.
  2. NLP-model (zoals ChatGPT):
    • Nodig voor complexe vragen en geformuleerde antwoorden.
    • Biedt een betere gebruikerservaring in een chatinterface.
  3. Hoeveelheid bestanden:
    • Invloed op de prestaties van het embeddingsmodel.
    • Optimaliseer door clustering, filtering of schaalbare tools zoals Pinecone.
Related Projects