我们给出一个基于豆瓣电眼数据的语义检索示例,通过 Dmeta-Embedding 模型来推理得到电影向量,然后基于 Faiss 构建本地向量索引,线上检索时引入 Langchain 工具,整个实现非常简单,具体参考示例代码: https://github.com/meta-soul/dmeta-embedding-examples/tree/main/embed-your-data 3. 检索增强问答 由于大模型无法...
shaw/dmeta-embedding-zh 是一个 Embedding 模型,其主要功能是将输入文本映射到一个高维向量空间中,用于捕捉文本的语义特征。 Embedding 模型本身并不具备生成文本的能力,它们主要用于特征提取和表示学习。 检查模型是否支持生成操作: 如前所述,Embedding 模型不支持生成操作。它们的核心功能是通过学习将文本数据转换为...
DMETA_API_KEY=sk-*** 这时我们就可以调用 DMeta Embedding 模型了,我们这里同时给出“local”和“api”两种不同方式的 Python 代码实现: hf_model_path = "DMetaSoul/Dmeta-embedding-zh" api_mode_name = "DMetaSoul/Dmeta-embedding" model_kwargs = {'device': 'cuda'} if mode == "local": ...
embedding, while overlook the fine-grained semantic nuances, to adversarially downgrade the efficacy of meta-embeddings in capturing the intricate relationship over both user and item, consequently resulting into the suboptimal recommendations. In this paper, we aim to study how the meta-embedding can...
Chroma Chroma 向量数据库使用 Dmeta-embedding 示例 Chroma 向量数据库、本地/HTTP API 推理方式 Pinecone Pinecone 向量数据库使用 Dmeta-embedding 示例 Pinecone 向量数据库、本地/HTTP API 推理方式 Ollama Ollama 使用 Dmeta-embedding 示例,可通过 Ollama embedding api 访问 Ollama 本地私有部署 API 内测 ...
Ollama 本地私有部署,支持拉取`gguf`格式 embedding 模型,进而在本地通过<http://localhost:11434/api/embeddings>接口来获取文本向量。 4+ 5+ ##模型 6+ 7+ 目前我们已将 Dmeta-Embedding 系列模型导出如下: 8+ 9+ -[Dmeta-embedding-zh](https://ollama.com/shaw/dmeta-embedding-zh),400M 参数规...
Paper tables with annotated results for Coarse-to-Fine Lightweight Meta-Embedding for ID-Based Recommendation
In this work we frame meta-embedding as a multi-task learning problem by reconstructing the word embedding sources as an auxiliary task that regularizes and shares a meta-embedding layer with the main downstream task. We carry out intrinsic evaluation (6 word similarity datasets and 3 analogy ...
教程代码地址:https://github.com/meta-soul/dmeta-embedding-examples/tree/main 1.向量数据库 不论是 RAG、还是语义检索应用场景,都需要利用 Embedding 模型将物料文本向量化,然后将其存储在向量数据库中,以供线上实现高效的向量检索。我们为目前流行的Chroma和Pinecone向量数据库提供了使用示例,具体可参考代码仓库。
1.1)如果采用 HTTP API 方式,可以利用我们推出的 Dmeta-Embedding API,申请内测即可免费获得 4 亿 tokens 使用额度(内测申请) # 通过Dmeta-Embedding API推理 import chromadb.utils.embedding_functions as embedding_functions dmeta_api_ef = embedding_functions.OpenAIEmbeddingFunction( ...