bge-large-zh是由智源研究院研发的中文版文本表示模型,可将任意文本映射为低维稠密向量,以用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务,并可支持为大模型调用外部知识。本文介绍了相关API,本接口不限制商用。接口描述根据输入内容生成对应的向量表示。在线调试平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平...
在BEIR榜单中,多语言模型BGE-Multilingual-Gemma2依然表现优异,而BGE-EN-ICL few-shot的结果更为出色。 基于bge-large-en-v1.5和e5-mistral-7b-instruct,BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight分别对它们的BEIR检索结果的top-100进行重排,达到了更好的结果,并在节省60% flops的情况下仍保证了优越的效果。 (3)...
bge-large-en是由智源研究院研发的英文版文本表示模型,可将任意文本映射为低维稠密向量,以用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务,并可支持为大模型调用外部知识。本文介绍了相关API,本接口不限制商用。接口描述根据输入内容生成对应的向量表示。在线调试平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平...
今天，SiliconCloud正式上线Embedding模型BAAI/bge-large-zh-v1.5、BAAI/bge-large-en-v1.5，支持最大token长度均为512 token，batch size最大为 32。目前，这两款模型可免费使用。模型地址：https://siliconflow.cn/models#models 调用文档：https://docs.siliconflow.cn/reference/createembedding-1 语义向量...
在BEIR榜单中,多语言模型BGE-Multilingual-Gemma2依然表现优异,而BGE-EN-ICL few-shot的结果更为出色。 基于bge-large-en-v1.5和e5-mistral-7b-instruct,BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight分别对它们的BEIR检索结果的top-100进行重排,达到了更好的结果,并在节省60% flops的情况下仍保证了优越的效果。
今天,SiliconCloud正式上线Embedding模型BAAI/bge-large-zh-v1.5、BAAI/bge-large-en-v1.5,支持最大token长度均为512 token,batch size最大为 32。目前, 这两款模型可免费使用。 模型地址: https://siliconfl…
在上面的Flask应用中,我们已经在encode_text函数中加载了bge-large-zh-v1.5模型。确保在启动服务之前,模型已经正确加载到内存中。 5. 启动模型服务,进行实际部署 运行你的Flask应用以启动模型服务: bash python app.py 现在,你的bge-large-zh-v1.5模型服务已经启动,并监听在http://localhost:5000。你可以通过发...
今天,SiliconCloud正式上线Embedding模型BAAI/bge-large-zh-v1.5、BAAI/bge-large-en-v1.5,支持最大token长度均为512 token,batch size最大为 32。目前,这两款模型可免费使用。 模型地址: https://siliconflow.cn/models#models 调用文档: https://docs.siliconflow.cn/reference/createembedding-1 ...
BGE Large 在文本时具有创造性。有效避免常见的语言错误。模型结构设计考虑了计算资源的利用。注重降低模型的过拟合风险。可以提取文本中的关键信息。BGE Large 的输出具有较高的准确性。对长文本的处理表现出色。能够理解多种语言的语法规则。模型的训练数据来源广泛。 不断更新数据以提升性能。BGE Large 善于捕捉语义...
BGE,即BAAl GeneralEmbedding,是由智源研究院(BAAI)团队开发的一款文本Embedding模型。该模型可以将任何文本映射到低维密集向量,这些向量可用于检索、分类、聚类或语义搜索等任务。此外,它还可以用于LLMs的向量数据库。 1.1、BGE-Large BAAI 的嵌入模型将文本映射为向量。