embedding_model_name = npu_embedding_dir if USING_NPU else embedding_model_id.value batch_size = 1 if USING_NPU else 4 embedding_model_kwargs = {"device": embedding_device.value, "compile": False} encode_kwargs = { "mean_pooling": embedding_model_configuration["mean_pooling"], ...
.withModel("Different-Embedding-Model-Deployment-Name") .build())); 示例代码 该示例将创建一个EmbeddingModel实例,您可以将其注入到您的类中。以下是一个简单的@Controller类的示例,它使用了该 EmbeddingModel 实例。 spring.ai.dashscope.api-key=YOUR_API_KEY @RestController publicclassEmbeddingController{ p...
Embedding（嵌入）是拓扑学里面的词，在深度学习领域经常和Manifold（流形）搭配使用。可以用几个例子来说...
model = EmbeddingModel(model_name_or_path="maidalun1020/bce-embedding-base_v1") # extract embeddings embeddings = model.encode(sentences) 不过EmbeddingModel并为考虑文本之间的交互,并且不同的场景下,相似度阈值并不好控制。 1、BCEmbedding BCEmbedding(BCEmbedding: Bilingual and Crosslingual Embedding for...
>>>from transformers importBertTokenizer,BertModel>>>embedding_model_name="./text2vec-base-chinese">>>embedding_model_length=512>>>tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(embedding_model_name)>>>model=BertModel.from_pretrained(embedding_model_name) ...
参数: chunk_size,chunk_overlap,model_name(指定使用的模型)。 适用场景: 处理需要与语言模型(如 GPT-3、GPT-4)进行交互的文本。 4. SentenceTextSplitter 功能: 按句子进行分割,确保每个分割块是完整的句子。 参数: chunk_size,chunk_overlap。 适用场景: 需要在句子层面进行处理的文本,如摘要生成或情感分析。
注:其中#MODEL_NAME 路径配置为 paddlemix/ + 已支持的model name(如blip2-pretrained-opt2.7b,paddlemix/blip2-stage1等) 可配置参数说明(具体请参考paddlemix/examples/blip2/run_pretrain_stage2.py) 第一阶段训练 单卡训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python paddlemix/examples/blip2/run_pretrain_stage1....
Azure OpenAI 嵌入技能支持的维度取决于配置的modelName。 modelName最小维度最大维度 text-embedding-ada-00215361536 text-embedding-3-large13072 text-embedding-3-small11536 技能输入 展开表 输入说明 text要矢量化的输入文本。 如果使用数据分块,则源可能是/document/pages/*。
('--model_name_or_path',default="acge_text_embedding",type=str)parser.add_argument('--task_type',default=None,type=str)parser.add_argument('--pooling_method',default='cls',type=str)parser.add_argument('--output_dir',default='zh_results',type=str,help='output directory')parser.add_...
from langchain.embeddings import HuggingFaceInstructEmbeddingsencode_kwargs = {'normalize_embeddings': True}model = HuggingFaceInstructEmbeddings( model_name='BAAI/bge-large-en', embed_instruction="", query_instruction="Represent this sentence for searching relevant passages: ", encode_kwarg...