# Function togetembeddings from theAPIdefget_embedding(text):headers={'Content-Type':'application/json'}data=json.dumps({"model":"llama3.1:8b","input":text})response=requests.post('http://localhost:11434/api/embed',headers=headers,data=data)ifresponse.status_code!=200:raiseException(f"API ...
逻辑回归是一个概率模型,但通过一定的转换,依然可以把该模型的预测范围从 0-1 转换到实数范围,所以它和线性回归都可以被归纳到「通用的线性模型」(Generalized Linear Model)中,要理解这种转换,我们需要引入一个概念:odds 和 log(odds)。 几率即odds,odds 很容易理解,以篮球比赛作为例,假设中国队打美国队,中国队...
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...
GraphRAG如何使用ollama提供的llm和embedding模型服务 经过了大量的查阅各种资料以及debug过程(Indexing的过程有点费机器),将GraphRAG的使用需要踩的坑都踩了一遍,最终成功运行了GraphRAG项目。先后测试了两种方式,都成功了: 使用ollama提供本地llm model和Embedding model服务, 使用ollama提供llm model服务,使用lm-studio...
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...
Embedding:文本信息经过Tokenization之后变成了token序列,而Embedding则继续将每个Token映射为一个实数向量,为Embeding Vector 'BOS'-> [p_{00},p_{01},p_{02},...,p_{0d-1}] '10' -> [p_{10},p_{11},p_{12},...,p_{1d-1}]
Ollama支持embedding models嵌入模型,从而支持RAG(retrieval augmented generation)应用,结合文本提示词,检索到文档或相关数据。嵌入模型是通过训练生成向量嵌入,这是一长串数字数组,代表文本序列的关联关系。 Ollama的嵌入模型有三种:mxbai-embed-large、nomic-embed-text 、all-minilm。
# model的默认路C:\Users\guoya\.xinference# 配置几个本地model的路径C:\Users\guoya\.xinference\rerank-modelC:\Users\guoya\.xinference\llm-modelC:\Users\guoya\.xinference\embedding-model# 配置几个本地model的路径http://192.168.50.123:9997/ui/#/register_model找到Model Path 填写上面的路径即可4...
Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="Llama-3-8B-llm2vec-Emb", device='cpu') 这里设置device= ' cpu '使用cpu加载,这会使RAG系统变慢。可以删除此参数以在GPU上运行它。但是模型是以全精度加载的,所以我们将其加载到CPU上进行测试。因为llm2vec是刚刚发布的,所以还没有任何的量化教程,...
embed_model = finetune_engine.get_finetuned_model() embed_model 评估微调后的模型 在评估阶段,我们对比了微调前、后的BAAI/bge-base-zh-v1.5模型以及OPENAI的ada002的Embedding模型的召回效果,代码如下: from llama_index.embeddings import OpenAIEmbedding ...