Классификация данных на основе эмбеддингов#

Контекст#

Во многих бизнес-задачах требуется классифицировать данные автоматически — например, определить категорию товара, тему документа или тип задачи поддержки. Традиционные подходы могут быть неэффективны, когда классы пересекаются или данные размечены слабо.

Продукт Platform V Vector DB (далее - Vector DB) позволяет использовать векторное представление данных для их классификации. Эмбеддинги, полученные с помощью ML-моделей, могут быть использованы для поиска ближайших соседей и автоматического назначения класса.

Система состоит из:

• ML-модели, которая генерирует эмбеддинги объектов;

• базы данных, которая содержит заранее классифицированные векторы;

• сервиса классификации, который использует API для определения категории нового объекта.

Общая схема работы системы:

[Новый объект] → [Сервис классификации] → [Vector DB] → [Класс]

Проблема#

Данный паттерн предназначен для решения следующих проблем:

• Низкая точность классификации на основе правил или простых моделей.

• Сложности обновления классификатора при появлении новых классов.

• Невозможность масштабирования классификации при увеличении объема данных.

• Отсутствие возможности использования контекста и семантики для определения класса.

Решение#

Для реализации классификации на основе эмбеддингов необходимо выполнить следующие шаги:

1. Подготовка данных:

   • Обучите или используйте готовую модель NLP для генерации эмбеддингов.

   • Загрузите в Vector DB заранее классифицированные векторы (с известными категориями).

2. Настройка Vector DB:

   • Создайте коллекцию с нужной размерностью и метрикой.

   • Настройте индексацию и фильтрацию по категориям.

3. Интеграция с сервисом классификации:

   • При получении нового объекта:

     • получите его эмбеддинг;

     • выполните поиск в Vector DB;

     • определите категорию на основе наиболее похожего вектора.