Un'azienda sta creando un chatbot che utilizza documenti privati. Deve convertire tali documenti in rappresentazioni vettoriali prima di archiviarli. Quale tipo di modello di base dovrebbe utilizzare?

Un modello di incorporamento del testo (text embedding model) è la scelta corretta perché la sua funzione principale è convertire il testo in rappresentazioni numeriche (vettori) che catturano il significato semantico. Questi vettori sono essenziali per l'archiviazione e il recupero efficiente di informazioni in sistemi come i chatbot che utilizzano documenti privati, consentendo al chatbot di trovare rapidamente i documenti più pertinenti in base alla query dell'utente. Un modello di completamento del testo (text completion model) genera testo coerente basandosi su un input parziale. Un modello di istruzioni (instruction model) è ottimizzato per seguire istruzioni specifiche e generare risposte. Un modello di generazione di immagini (image generation model) crea immagini da descrizioni testuali. Nessuno di questi modelli è progettato per la conversione di testo in vettori per l'indicizzazione e la ricerca semantica, che è lo scopo richiesto.