手把手教你用Ollama+FastGPT+BCEmbedding+Qwen打造本地私有AI知识库,小白也能学会!, 视频播放量 332、弹幕量 87、点赞数 11、投硬币枚数 6、收藏人数 39、转发人数 7, 视频作者 AI大模型_小知识, 作者简介 ,相关视频:【AI大模型】使用Ollama+Dify.AI搭建一个专属于自己
我们通过一个例子来演示如何将优化后的检索/重排模型集成进fastRAG中 (你也可以很轻松地将其集成到其他 RAG 框架中，如 Langchain 及 LlamaIndex) 。fastRAGhttps://github.com/IntelLabs/fastRAG fastRAG是一个高效且优化的检索增强生成流水线研究框架，其可与最先进的 LLM 和信息检索算法结合使用。fastRAG 与...
Hugging Face 模型 hub 提供了多种尺寸的嵌入模型,从轻量级 (100-350M 参数) 到 7B (如Salesforce/SFR-Embedding-Mistral) 一应俱全。不少基于语义搜索的应用会选用基于编码器架构的轻量级模型作为其嵌入模型,此时,CPU 就成为运行这些轻量级模型的有力候选,一个典型的场景就是检索增强生成 (Retrieval Augmented Gen...
Hugging Face 模型 hub 提供了多种尺寸的嵌入模型,从轻量级 (100-350M 参数) 到 7B (如Salesforce/SFR-Embedding-Mistral) 一应俱全。不少基于语义搜索的应用会选用基于编码器架构的轻量级模型作为其嵌入模型,此时,CPU 就成为运行这些轻量级模型的有力候选,一个典型的场景就是检索增强生成 (Retrieval Augmented Gen...
Hugging Face 模型 hub 提供了多种尺寸的嵌入模型,从轻量级 (100-350M 参数) 到 7B (如Salesforce/SFR-Embedding-Mistral) 一应俱全。不少基于语义搜索的应用会选用基于编码器架构的轻量级模型作为其嵌入模型,此时,CPU 就成为运行这些轻量级模型的有力候选,一个典型的场景就是检索增强生成 (Retrieval Augmented Gen...
现有的 RAG 工具包，如 LangChain 和 LlamaIndex，虽已存在，但往往过于庞大且不够灵活，难以满足个性化...
logan-markewich merged 3 commits into run-llama:main from Anush008:fastembed-embddings Nov 21, 2023 Merged feat: fastembed embedding support #9043 logan-markewich merged 3 commits into run-llama:main from Anush008:fastembed-embddings Nov 21, 2023 ...
FastEmbed is a lightweight, fast, Python library built for embedding generation. Wesupport popular text models. Pleaseopen a GitHub issueif you want us to add a new model. The default text embedding (TextEmbedding) model is Flag Embedding, the top model in theMTEBleaderboard. It supports "...
Hugging Face 模型 hub 提供了多种尺寸的嵌入模型,从轻量级 (100-350M 参数) 到 7B (如Salesforce/SFR-Embedding-Mistral) 一应俱全。不少基于语义搜索的应用会选用基于编码器架构的轻量级模型作为其嵌入模型,此时,CPU 就成为运行这些轻量级模型的有力候选,一个典型的场景就是检索增强生成 (Retrieval Augmented ...
index = VectorstoreIndexCreator(embedding=embedding).from_loaders([loader]) llm = ChatOpenAI(model="Llama-2-7b-hf") questions = [ "Who is the speaker", "What did the president say about Ketanji Brown Jackson", "What are the threats to America", ...