zzzbge-large-zh-v1.5_model 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 解决电脑提示需要激活电脑的一个有用软件-亲测有效 2024-10-27 20:36:11 积分:1 高性能高并发静态网站服务器软自建文件下载软件下载 2024-10-27 19:57:13 积分:1 yolov8-42-yolov8训练自己的数据集 2024-10-27 ...
from FlagEmbedding import FlagModelsentences = ["样例数据-1", "样例数据-2"]model = FlagModel('BAAI/bge-large-zh', query_instruction_for_retrieval="为这个句子生成表示以用于检索相关文章:")embeddings_1 = model.encode(sentences)embeddings_2 = model.encode(sentences)similarity = embeddings_1 @ em...
我把资源的名称还有有标签等文本转稠密向量存在 ES 里,然后通过 ES 的 kNN 方式来检索资源。 这里的文本更多是一个个的词而不是短句,试过 Bert 家族 roberta 类型的中文模型 Chinese-BERT-wwm,不是很理想,经常不搭边的词会得到非常高的分数,试了 BAAI/bge-large-zh-v1.5 模型,感觉上效果会更好一点,但也...
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。 请求接口: https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/embeddings/bge_large_zh 通过数组的方式把几句话向量化,请求参数: {"...
apiVersion:arcadia.kubeagi.k8s.com.cn/v1alpha1 kind:Model metadata: name:bge-large-zh-v1.5 namespace:arcadia spec: displayName:"bge-large-zh-v1.5" description:"Embedding模型bge-large-zh-v1.5" type:"embedding" --- apiVersion:arcadia.kubeagi.k8s.com.cn/v1alpha1 ...
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。 功能介绍 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...
精准反馈,高效沟通 《关于清理 Gitee 水军刷 Star 行为公告》 Watch 2Star3Fork1 Hugging Face 模型镜像/bge-large-zh-v1.5 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless
本页面详细介绍了AI模型BGE-Large-zh(BAAI General Embedding - Large - zh)的信息,包括BGE-Large-zh简介、BGE-Large-zh发布机构、发布时间、BGE-Large-zh参数大小、BGE-Large-zh是否开源等。同时,页面还提供了模型的介绍、使用方法、所属领域和解决的任务等信息。
Gitee 1024 有奖征集启动,提交你的创意作品,赢取程序员们都爱的礼品! Watch 2Star3Fork1 Hugging Face 模型镜像/bge-large-zh-v1.5 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管
BAAI/bge-base-zh-v1.5 BAAI/bge-small-zh-v1.5 Reranker 模型 BAAI/bge-reranker-v2-m3 BAAI/bge-reranker-large BAAI/bge-reranker-base 03.代码样例展示 从2.4 版本开始,MilvusPython客户端新加入了pymilvus[model]组件,无论是 Sparse Vector 配合 Dense Vector 的多路召回,还是使用 Cross-Encoder Reranke...