向量模型:采用 “embedding-2” "vectorModels": [ { "model": "embedding-2", // 模型名(与OneAPI对应) "name": "Embedding-1", // 模型展示名 "avatar": "/imgs/model/openai.svg", // logo "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token "defaultToken": 700, // 默认文本分割时候的 token ...
Mixed,此模型支持中英双语的同质文本相似度计算,异质文本检索等功能,未来还会支持代码检索 Embedding,此模型是文本嵌入模型,可以将自然语言转换成稠密的向量+ 环境准备# Docker部署# FastGpt的部署,极大的进行依赖Docker环境,所以需要在你的本地或者需要部署的服务器进行安装Docker环境 Linux系统# 教程取自【Linux安装最新...
M3E(Multi-Modal Embedding)嵌入模型是一种可以将不同模态的数据(如文本、图像、音频等)嵌入到同一向量空间中的模型。通过M3E嵌入模型,我们可以将FastGPT生成的文本与本地知识库中的知识进行关联,实现知识的有效存储和检索。 四、FastGPT与M3E嵌入模型的结合 将FastGPT与M3E嵌入模型结合的关键在于训练一个可以将Fas...
修改config.json 配置文件,在 vectorModels 中加入 M3E 模型: "vectorModels" : [ { "model" : "text-embedding-ada-002" , "name" : "Embedding-2" , "price" : 0.2 , "defaultToken" : 500 , "maxToken" : 3000 } , { "model" : "m3e" , "name" : "M3E(测试使用)" , "price" : ...
2. 使用docker部署FastGPT+OneAPI+m3e-Embedding 2.1. FastGPT介绍 部署本地RAG知识库这里使用的是开源框架FastGPT(https://fastgpt.in/) , FastGPT 是一个基于大型语言模型(LLM)的知识库问答系统,它提供了一系列即用型的能力,包括数据处理和模型调用。FastGPT 允许用户通过可视化界面来创建和训练 AI 客服,支持...
FastGPT 采用了 RAG 中的 Embedding 方案构建知识库,要使用好 FastGPT 需要简单的理解Embedding向量是如何工作的及其特点。 人类的文字、图片、视频等媒介是无法直接被计算机理解的,要想让计算机理解两段文字是否有相似性、相关性,通常需要将它们转成计算机可以理解的语言,向量是其中的一种方式。
(一)模型接入 Dify: 支持更多的大模型接入,包括 oneapi、ollama 等。 系统界面直接配置,操作友好方便。 可设置默认模型,提高使用效率。 知识库的 embedding 模型修改方面存在一些限制。 FastGPT: 主要支持 OpenAI 模型。 通过设置代理地址可间接支持其他模型。
Xinference 是一款开源模型推理平台，除了支持 LLM，它还可以部署 Embedding 和 ReRank 模型，这在企业级 RAG 构建中非常关键。同时，Xinference 还提供 Function Calling 等高级功能。还支持分布式部署，也就是说，随着未来应用调用量的增长，它可以进行水平扩展。详细安装内容参考：Xinference实战指南：全面解析LLM大...
在One API 中添加对应渠道,直接点击 【添加基础模型】,不要遗漏了向量模型(Embedding) 创建一个令牌 3. 修改账号余额 One API 默认 root 用户只有 200刀,可以自行修改编辑。 4. 修改 FastGPT 的环境变量 有了One API 令牌后,FastGPT 可以通过修改baseurl和key去请求到 One API,再由 One API 去请求不同的...
2.4万 13 09:31 App 如何选择RAG的Embedding模型? 4019 0 02:53 App Dify与Coze对比 4986 1 43:35 App 【手把手教你】100%成功各大模型+FastGPT+oneAPI本地部署大模型,通过LLaMA-Factory微调训练模型+私人知识库实现你的个人ai小助手 1.1万 111 03:10 App 2024年5款开源本地知识库全面对比解析:到底哪...