LangChain Using text2vec-base-chinese Sentence Embeddings For Chinese embedding = OpenAIEmbeddings() 更换成: embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name='shibing624/text2vec-base-chinese') 注意:这里是 HuggingFaceEmbeddings 类,不是 HuggingFaceInstructEmbeddings类。 Tips for 离线运行 运行后程序会从 shi...
一、调研资料1、概念embedding方法分类为:word2vec(基于seq2seq的神经网络结构)、Glove(词共现矩阵)、Item2Vec(推荐中的双塔模型)、FastText(浅层神经网络)、ELMo(独立训练双向,stacked Bi-LSTM架构)…
let's load the language model we're going to use to control the agent.chat = ChatOpenAI(temperature=0)#Next, let's load some tools to use. Note that the `llm-math` tool uses an LLM, so we
在本例中是把一段文本内容转化成向量。选取的Embeding Model是text2vec-large-chinese。但是LangChain本身并不支持这个Model。可以通HuggingFace提供的API下载和加载Model,并通过模型计算输入文本的Embedding。 LangChain已经集成了很多向量数据库 Chroma / ElasticSearch / FAISS / Milvus / Pinecone 。我们...
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b $PWD/chatglm2-6b # 下载 Embedding 模型 git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese $PWD/text2vec 参数调整 模型下载完成后，请在 configs/model_config.py 文件中，对embedding_model_dict和llm_model_dict参数进行修改。emb...
Embedding 模型支持 OpenAIEmbeddings、HuggingFaceEmbeddings 等。通过 HuggingFaceEmbeddings 加载本地模型可以节省 embedding 的调用费用。 #通过cache_folder加载本地模型 embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="text2vec-base-chinese", cache_folder="本地模型地址") ...
文本嵌入模型 text-embedding-model 是将文本进行向量表示,从而可以在向量空间中对文本进行诸如语义搜索之类的操作,即在向量空间中寻找最相似的文本片段。而这些在 LangChain 中是通过 Embedding 类来实现的。 Embedding 类是一个用于与文本嵌入进行交互的类。这个类旨在为提供商(有许多嵌入提供商,如 OpenAI、Cohere、...
Embedding模型支持OpenAIEmbeddings、HuggingFaceEmbeddings等。通过HuggingFaceEmbeddings加载本地模型可以节省embedding的调用费用。 #通过cache_folder加载本地模型 embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="text2vec-base-chinese", cache_folder="本地模型地址") ...
本文章包含了LangChain的简介、基本组件和可跑的代码案例(包含Embedding、Completion、Chat三种功能模型声明)。 京东技术 2024/04/18 8040 LangChain学习笔记——Model IO LLM腾讯混元大模型 LanChain基于为LangChain Model Application提供一下能力而设计: windealli 2023/11/09 1.2K0 【LangChain系列2】【Model I/...
模型主要分两块,一个是llm模型,另一个是Embedding 模型,支持的Embedding 模型有以下这些:"embed_model": 复制代码"ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh", "ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh", "text2vec-base": "shibing624/text2vec-base-chinese", "text2vec": "GanymedeNil/...