与字典映射后,便得到了与字典大小一致的稀疏向量,这时,若有重复的 token,则取值较大的那个。 模型部署 体验时,可通过官方提供的库调用: fromFlagEmbeddingimportBGEM3FlagModel# 使用fp16,降低显存开销,提高推理速度model=BGEM3FlagModel('BAAI/bge-m3',use_fp16=True)# 模型输入batch_of_sentences=["What is ...
调用代码(没找到openai,不过我用dify,直接设置) 就这么简单搞定了,配合用vllm部署的Qwen2-72B RAG效果不错,基本能找到想要的信息。
使用第三方集成(opens in a new tab)和模板(opens in a new tab)快速上手。 生产化:使用LangSmith检查、监控和评估你的链条,以便你可以持续优化和自信地部署。 部署:使用LangServe(opens in a new tab)将任何链条转变为 API。 LangChain提供了很多LLM的封装,内置了 OpenAI、LLAMA 等大模型的调用接口。具体方...