Embeddings trong LangChain
Embeddings đang làm các cuộc trao đổi trò chuyện text có thể thành các trình bày số (vectors) cái
bắt ý nghĩa ngữ nghĩa của text. Các embeddings này tạo sức mạnh cho nhiều đặc tính trong LangChain,
như tìm kiếm ngữ nghĩa, giành tài liệu, và các cuộc trao đổi trò chuyện nhận biết bối cảnh.
LangChain sử dụng các embeddings để giải quyết các vấn đề nơi ý nghĩa của text là quan trọng hơn các
từ chính xác. Các trường hợp sử dụng then chốt bao gôm:
+ Tìm kiếm ngữ nghĩa: Giành các tài liệu hay thông tin dựa trên sự phù hợp đối với một truy vấn, thậm
chí nếu các từ chính xác không khớp.
+ Ghi nhớ trao đổi trò chuyện: Theo dấu và nhớ lại bối cảnh có ý nghĩa trong các trao đổi trò chuyện.
+ Các hệ thống khuyên dùng: Gợi ý nội dung hay các trả lời phù hợp.