四、使用 BAAI/bge-large-zh-v1.5 模型进行向量转化 1、向量转化示例 将https://sbert.net/docs/quickstart.html文档 提供的 Sentence Transformer 示例 中 默认使用的 " sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 " 模型 , 修改为 对中文支持更好的 " BAAI/bge-large-zh-v1.5 " 模型 , 完整代码如下 : imp...
1. 模型支持 1.1 大模型支持 参考链接:https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/models/builtin/llm/index.html 所有主流模型都兼容支持 1.2 嵌入模型 参考链接:https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/models/builtin/embedding/index.html 开源的词嵌入模型也都支持 BAAI-bge-large-zh-v1.5 ...
优秀的Embedding模型可以更精确地表达句子的含义;ReRank模型通过重新评估初步检索到的结果,依据相关性进行进一步的排序,帮助系统更精准地定位到与用户问题最相关的(chunk)。如 bge-large-zh-v1.5 在中文上有很好的表现;bge-reranker-base 和 bge-reranker-large 也有较高的下载量。 6. 结论 模型选型是一个多步骤...
使用以下代码启动 Xinference 服务后，部署模型时会从 Modelscope[5] 上下载模型：
https://modelscope.cn/models?page=1&sort=latest&tasks=sentence-embedding&type=nlp 从应用场景选择 垂直领域知识库 特点 对语义准确性要求极高 文本专业性强 文档结构复杂 模型 BAAI/bge-large-zh 长文本支持(1024 tokens),在专业领域微调后能区分细微语义差异 ...
(model_dir,'embedding_model')embedding_model_name='BAAI/bge-small-zh-v1.5'# rerank model 路径以及 model namererank_path=os.path.join(model_dir,'rerank_model')rerank_model_name='BAAI/bge-reranker-large'# select num: 代表rerank 之后选取多少个 documents 进入 LLMselect_num=3# retrieval ...
评估使用的评估法官模型为通过API调用的 qwen-vl-max ；嵌入模型为AI-ModelScope/bge-large-zh，该模型...
# you can use tool "load_model" to download other models including [bge-large-zh-v1.5, easyocr, SGPT-125M-weightedmean-nli-bitfit, bge-large-zh-v1.5, bge-m3, bge-reranker-base, bge-reranker-large, paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, qwen_1.8b, text2vec-large-chinese] pai_rag ...
官方链接:https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/examples/index... 参考链接: Xinference:本地部署Dify需要的LLM,embedding,rerank大模型 Xinference 大模型推理框架部署与应用 在Xinference上部署自定义大模型 官方手册-自定义模型 Xorbits inference操作实战 人工...
VectorRetriever类使用预训练的BGE模型来编码文档和查询,然后使用FAISS库来高效地检索最相似的文档。In [ ] class VectorRetriever(BaseRetriever): def __init__(self, docs, model_name='BAAI/bge-large-zh', top_k=3): super().__init__(top_k) self.docs = docs self.device = torch.device("cuda...