EmbeddingResponse类保存了AI模型的输出,其中每个 Embedding 实例包含来自单个文本输入的结果向量数据。同时,它还携带了有关 AI 模型响应的EmbeddingResponseMetadata元数据。 Embedding Embedding表示一个 Embedding 向量。 publicclassEmbeddingimplementsModelResult<List<Double>> { ...
2. EmbeddingRequest 和 EmbeddingResponse EmbeddingRequest和EmbeddingResponse是用于处理嵌入请求和响应的类。 EmbeddingRequest: 包含一个或多个输入文本,用于生成嵌入向量。 EmbeddingResponse: 包含生成的嵌入向量。 publicclassEmbeddingRequestimplementsModelRequest<List<String>> {privatefinalList<String> inputs;privatef...
作用:将长文本分割成多个片段,并为每个片段生成Embedding,以便在RAG引擎中进行检索。 举例:对于长篇文章或报告,Embedding Model可以将其分割成多个部分,每个部分都生成一个向量,这样可以在不损失太多语义信息的情况下提高检索效率。 通过以上几点,Embedding Model在RAG引擎中提供了一个桥梁,连接了用户查询和大量文本数据,...
Their newest embedding modeltext-embedding-3-largewas released onJanuary 25th, 2024,is natively multilingual, and supports 256, 1024, and 3072 dimensions. 他们最新的嵌入模型 text-embedding-3-large 于 2024 年 1 月 25 日发布,本身是多语言的,支持 256、1024 和 3072 维度。 As default, text-embed...
tokenizer 与embedding tokenizer 与embedding model 区别 1.文本编码 bert模型的输入是文本,需要将其编码为模型计算机语言能识别的编码。这里将文本根据词典编码为数字,称之为token embedding;当输入的是两句话时,用[SEP]标志分隔,得到segment embedding,前一句对应元素的编码为0,那么后一句编码为1. 输入 文本的元素...
简介BCEmbedding是由网易有道开发的中英双语和跨语种语义表征算法模型库,其中包含 EmbeddingModel和RerankerModel两类基础模型。 EmbeddingModel专门用于生成语义向量,在语义搜索和问答中起着关键作用。 Rerank…
embedding model是一种将高维度数据映射到低维度连续向量空间的方法。它可以将大规模的离散数据进行编码并进行有效的表示。通过将每个离散数据映射到低维连续向量空间中的一个向量,embeddingmodel可以保留原始数据之间的关系,并能够更好地捕捉到数据的语义信息。 本文将着重探讨embedding model在实际应用中的指标问题。指标...
embedding model使用方式和场景 Embedding模型是一种用于将输入数据映射到连续向量空间中的模型,常用于自然语言处理、推荐系统以及图像处理等领域。Embedding模型的使用方式和场景包括以下几个方面: 1.文本表示:在自然语言处理中,可以使用预训练的词向量模型(例如Word2Vec、GloVe或BERT)将单词或短语映射到连续向量空间中,...
Embeddingmodel,即嵌入模型,是机器学习中的一种重要技术,主要用于将高维数据映射到低维空间,以便更有效地处理和分析。其原理图通常展示了模型的基本结构和工作流程。 一、输入层 在原理图的输入层,我们通常会看到原始数据被输入到模型中。这些数据可能是文本、图像、音频等各种形式的高维数据。在输入层,数据会被转化为...
Foundation Model有两个代表,一个是Large Language Model,另一个是Embedding Model。 前者聚焦文本空间,其形式化功能为text -> text;后者聚焦向量空间,其功能为text -> embedding。转为向量能做些什么呢?比较常见的使用场景包括retrieval(如检索知识库、检索Tool)、clustering(聚类)、classification(分类,通常需再接一...