BGE,即BAAl GeneralEmbedding,是由智源研究院(BAAI)团队开发的一款文本Embedding模型。该模型可以将任何文本映射到低维密集向量,这些向量可用于检索、分类、聚类或语义搜索等任务。此外,它还可以用于LLMs的向量数据库。 1.1、BGE-Large BAAI 的嵌入模型将文本映射为向量。 FlagEmbedding 能够将任何文本映射为低维密集向量...
1. Ollama中运行 Embedding 模型 选择你想使用的 Embedding 模型: ollama run mofanke/acge_text_embedding ollama run shaw/dmeta-embedding-zh ollama run herald/dmeta-embedding-zh 2. Ollama中 Embedding 模型的使用 可以在向量数据库应用中,通过如下方式使用Ollama中 Embedding 模型。 主要代码如下,主要是...
其中wi 表示输入序列中第 i 个token,而输入序列 SN 对应的 embedding 表示为:EN={xi}Ni=1 其中xi 表示第 i 个token wi 对应的 d 维词嵌入向量。 接着在做 self-attention 之前,会用词嵌入向量计算 q, k, v 向量同时加入位置信息,函数公式表达如下:qm=fq(xm,m)kn=fk(xn,n)vn=fv(xn,n) 其中qm...
defcreate_database():conn=sqlite3.connect('embeddings.db')c=conn.cursor()c.execute('''CREATETABLEIFNOTEXISTSembeddings(idINTEGERPRIMARYKEY,textTEXT,embeddingBLOB,is_questionINTEGER)''')conn.commit()returnconn definsert_data(conn,text,embedding,is_question):c=conn.cursor()c.execute("INSERT INTO...
在NLP中,词嵌入(Embedding)是一种常用的技术,用于将文本中的词语转换为固定维度的向量,以便进行后续的分析和处理。然而,在实际应用中,我们通常需要针对特定的任务或数据集对Embedding模型进行微调,以提高模型的性能和精度。 Llama-Index是一个开源的索引库,它支持对大规模的文本数据进行高效索引和查询。在本文中,我们...
Embedding Model,嵌入模型。它负责把高维度的数据转化为低维度的嵌入空间。这个数据处理过程在RAG中非常重要。 Vector Store,向量数据库,专门用来高效处理大规模向量数据。 开始配置,直接点击Get started。 我这里已经配置好了,打开后直接是这样的界面了 本地大模型选择 ...
ollama Embedding 模型有什么用 最开始接触逻辑回归(logistic regression, LR)时,第一印象就是LR在线性回归的基础上加了一个sigmoid函数,将一个没有上下界的回归值约束到[0,1]内,让这个数据有概率的性质,从而进行分类。 接触GBDT后,对LR产生了疑惑:我们知道线性回归是拟合事件的真实值,LR是在线性回归的基础上接...
Ollama Embeddings 是一种将文本转化为嵌入向量的方法。它可以用于各种NLP任务,如文本分类、情感分析、语义搜索等。本文示例使用的模型是基于 Llama2 的 OllamaEmbedding 模型。 Demo 代码示例 以下是一个使用 Ollama Embeddings 的简单示例代码。请注意,示例中使用了中转API地址http://api.wlai.vip来调用大模型,确...
参考:一文看懂 LLaMA 中的旋转式位置编码(Rotary Position Embedding) 原理推导参考自上文,以下结合huggingface代码分析公式计算过程 1 旋转角度计算 计算公式如下,其中d为词嵌入维度,这部分和论文原文一样 θj=10000−2(j−1)/d,j∈[1,2,…,d/2] ...
令 f_q, f_k 为 位置编码的函数，m 表示位置，x_m 表示该位置 token 对应的 embedding，我们希望经过位置编码后的 embedding 点积仅和相对位置有关，则可以有公式：上面公式中 g 是某个函数，表示内积的结果只和 x_m 和 x_n 的值，以及二者位置的相对关系 (m-n) 有关在 2 维的情况下可以推导出（...