Unlocking Insights: Semantic Search in Jupyter Notebooks

要約

セマンティック検索は、検索者の意図と検索可能なデータスペース内の用語の文脈上の意味を理解することで、関連性の高い検索結果を提供することを目的としたプロセスであり、情報検索において極めて重要な役割を果たします。
このペーパーでは、特に Jupyter Notebook のドメインに合わせて調整されたセマンティック検索機能を強化するための大規模言語モデルのアプリケーションを調査します。
私たちの目的は、図や表、関連する関数やメソッド、その他の関連情報など、生成された出力を取得することです。
ノートブックの内容全体の包括的な意味的理解を実現し、さまざまなタイプのユーザー クエリを効果的に処理できるようにする意味的検索フレームワークを示します。
このフレームワークの主要なコンポーネントは次のとおりです。 1).
データ プリプロセッサは、マークダウン セルとコード セルの両方を含む、Jupyter Notebook 内のさまざまなタイプのセルを処理するように設計されています。
2)。
コードタイプのセルで生じるトークン サイズの制限に対処するために、革新的な方法論が考案されました。
当社では、セル レベルから関数レベルに移行する、データ入力に対するよりきめ細かいアプローチを実装し、これらの問題を効果的に解決します。

要約(オリジナル)

Semantic search, a process aimed at delivering highly relevant search results by comprehending the searcher’s intent and the contextual meaning of terms within a searchable dataspace, plays a pivotal role in information retrieval. In this paper, we investigate the application of large language models to enhance semantic search capabilities, specifically tailored for the domain of Jupyter Notebooks. Our objective is to retrieve generated outputs, such as figures or tables, associated functions and methods, and other pertinent information. We demonstrate a semantic search framework that achieves a comprehensive semantic understanding of the entire notebook’s contents, enabling it to effectively handle various types of user queries. Key components of this framework include: 1). A data preprocessor is designed to handle diverse types of cells within Jupyter Notebooks, encompassing both markdown and code cells. 2). An innovative methodology is devised to address token size limitations that arise with code-type cells. We implement a finer-grained approach to data input, transitioning from the cell level to the function level, effectively resolving these issues.

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