Deepseek ใช้เทคนิคขั้นสูงในการรับรู้เจตนาของผู้ใช้เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการค้นหาใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อทำความเข้าใจความหมายพื้นฐานเบื้องหลังการสอบถามผู้ใช้ นี่คือวิธีการทำงาน:
กลไกหลักของการจดจำเจตนา
1. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): Deepseek ใช้ NLP เพื่อตีความการสืบค้นผู้ใช้ในบริบทการสนทนา สิ่งนี้ช่วยให้สามารถก้าวข้ามการจับคู่คำหลักได้อย่างง่ายโดยมุ่งเน้นไปที่ความหมายเชิงความหมายของการสืบค้นแทน ตัวอย่างเช่นเมื่อผู้ใช้ขอข้อมูลเฉพาะ Deepseek สามารถแยกแยะความตั้งใจที่อยู่เบื้องหลังการร้องขอเช่นว่าผู้ใช้กำลังค้นหาข้อมูลการวิเคราะห์หรือคำแนะนำ [5]
2. แบบจำลองการเรียนรู้ลึก: แพลตฟอร์มรวมสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ลึกต่าง ๆ เพื่อจำแนกเจตนาอย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลเหล่านี้วิเคราะห์ชุดข้อมูลมากมายและระบุรูปแบบที่ช่วยทำนายความต้องการของผู้ใช้ เทคนิคต่าง ๆ เช่นเครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นซ้ำ (RNNS), LSTM แบบสองทิศทางและโมเดลที่ใช้หม้อแปลงเช่นเบิร์ตถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มความเข้าใจและความแม่นยำในการจำแนกประเภท [1] [4]
3. การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง: Deepseek รวมเอาความคิดเห็นที่เรียนรู้จากการโต้ตอบของผู้ใช้เมื่อเวลาผ่านไป กระบวนการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องนี้ช่วยปรับแต่งความสามารถในการจดจำความตั้งใจปรับปรุงความแม่นยำและความเกี่ยวข้องในการตอบสนองตามการสืบค้นที่ผ่านมา [5] [6]
4. ความเข้าใจตามบริบท: โดยการสร้างการฝังบริบทสำหรับประโยคอินพุต Deepseek สามารถแยกความหมายตามความหมายตามบริบท ความสามารถนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการ homographs และการตีความคำที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับการใช้งานของพวกเขาในสถานการณ์ที่แตกต่างกัน [7]
5. การรวมหลายแหล่ง: ระบบดึงข้อมูลจากเอกสารแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ฐานข้อมูลและฟีดสดเพื่อเพิ่มความเข้าใจในเจตนาของผู้ใช้ การรวมนี้ช่วยให้การตอบสนองที่ครอบคลุมมากขึ้นซึ่งพิจารณาบริบทที่กว้างขึ้นมากกว่าจุดข้อมูลที่แยกได้ [5]
แอปพลิเคชันการจดจำเจตนา
เทคโนโลยีการจดจำความตั้งใจของ Deepseek นั้นเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในอุตสาหกรรมที่ต้องการความเข้าใจและการวิเคราะห์ที่เหมาะสมยิ่งขึ้นเช่น:
- การดูแลสุขภาพ: การวิเคราะห์บันทึกผู้ป่วยเพื่อแนะนำการรักษาที่เหมาะสม
- การเงิน: การทำนายแนวโน้มตลาดโดยการสแกนข่าวและรายงานที่เกี่ยวข้อง
- อีคอมเมิร์ซ: การเพิ่มคำแนะนำผลิตภัณฑ์ตามข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้า [5]
โดยสรุปวิธีการของ Deepseek ในการจดจำความตั้งใจของผู้ใช้ได้รวมเทคนิค NLP ที่ซับซ้อนเข้ากับรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกและกลไกการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องทำให้สามารถส่งมอบผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องกับบริบทและแม่นยำในโดเมนต่างๆ
การอ้างอิง:[1] https://github.com/seanbenhur/intent-recognition
[2] https://langfuse.com/docs/analytics/example-intent-classification
[3] https://paperswithcode.com/task/intent-detection
[4] https://relevanceai.com/llm-models/explore-deepseek-v25-for-better-data-insights
[5] https://ai2sql.io/deepseek-ai-search-explained
[6] https://chat.deepseek.com/downloads/deepseek%20user%20agreement.pdf
[7] https://readme.dhee.ai/concepts-worwork-on/user-intent-recognition
[8] https://arxiv.org/html/2403.05525V1
[9] https://news.ycombinator.com/item?id=42823568