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...
BGE(BAAI General Embedding)系列模型是智源研究院开发的高性能语义表征工具,其中bge-large-zh-v1.5和bge-reranker-large是两类不同功能的模型。它们的区别和联系如下: 核心区别 功能定位 bge-large-zh-v1.5:属于Embedding模型,主要用于将文本(如句子或段落)转换为高维向量,以便通过向量相似度进行语义检索。它通过生...
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...
bge large原理 它采用了先进的神经网络架构。BGE Large 能够捕捉语言中的复杂语义关系。具备高度的语言理解能力。模型通过大量参数来增强表达能力。可以处理各式各样的自然语言任务。BGE Large 利用优化算法提高训练效率。其训练过程注重模型的泛化能力。能够适应不同领域和主题的文本。 对上下文的感知十分敏锐。BGE Large...
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。 使用说明 支持通过Python SDK、Go SDK、Java SDK和Node.js SDK调用,...
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向量维度是指用于表示文本或语言的向量的长度或维度。向量维度决定了向量的特征数量和表示能力,对于自然语言处理任务(例如文本分类、情感分析、机器翻译等)来说,越高维度的向量通常具有更强的表达能力。 在BGE-Large模型中,向量维度的大小是事先确定的,并作为模型的参数进行设置。一般来说,向量维度越大,模型...
在这篇文章中,我们将讨论BGE-Large模型中向量维度参数的重要性,并探讨为什么选择适当的向量维度对于模型的性能至关重要。 在BGE-Large模型中,向量维度参数是指用于表示单词和句子的向量的大小,通常以一个正整数来表示。这个参数决定了模型可以处理的信息量和维度的复杂度。为了更好地理解,让我们深入探讨一下为什么向量...
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…