搜索一个人或物体的名字（例如巴菲特、股票）搜索缩写词或短语（例如 RAG、RLHF）搜索 ID（例如 gpt-4.0-turbo、bge-large-zh-v1.5）而上述缺点正好是传统关键词搜索的优势所在。传统关键词搜索擅长：精确匹配（如产品名称、姓名、产品编号）少量字符的匹配（通过少量字符进行向量检索时效果非常不好，但很多用户恰...
POST _ml/trained_models/m_workspace__langchain-chatchat-0.2.10__model__bge-large-zh-v1.5/_infer { "docs": [ {"text_field": "你好,请问你在干什么?"} ] }4.文本分割 向量dim=1024 是无法将一个超长文本完整的语义全部嵌入的,且大模型 token 的限制需要将文档进行分割,最简单的做法是指定 chun...
可以找到和你最接近的数据集,主要看Retrieval任务的表现来进行初筛(详见参考文章5 《github上开源的评测结果》,不过openAI的embedding模型没有开源,也没有评测结果,目前无脑推荐开源免费的智源BAAI/bge-large-zh模型,评分比较高且免费)。
https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-v1.5 北京智源人工智能研究院(BAAI)开源了 BGE 系列 Embedding 模型,在多个评测任务排名靠前,还支持免费商用授权,可以满足不少业务场景的需求。其中,bge-m3 模型在多语言性(Multi-Linguality)、多功能性(Multi-Functionality)和多粒度性(Multi-Granularity)方面表现出色。b...
嵌入模型使用的是bge-large-zh-v1.5,这是BAAI北京智源人工智能研究院开源的,支持中、英文的嵌入模型,在开源嵌入模型中算是效果比较好的一个。 向量数据库使用的是FAISS,是FAIR(Meta人工智能实验室)开源的向量数据库。可以在本地使用,相对轻量些,没有Milvus那么强, 但在本地环境使用也够用了。
bge-large-en-v1.5 37.15 54.09 75.00 59.24 42.68 37.32 46.82 bge-large-zh-v1.5 47.54 64.73 79.14 64.19 55.88 33.26 54.21 jina-embeddings-v2-base-en 31.58 54.28 74.84 58.42 41.16 34.67 44.29 m3e-base 46.29 63.93 71.84 64.08 52.38 37.84 ...
1. RAG 2. 构建流程 2.1 文档加载与切分 2.2 传统检索引擎 2.3 LLM接口封装 2.4 构建prompt 3. 向量检索 4. 向量数据库 5. 基于向量检索的RAG 6. 进阶知识 6.1 文本分割粒度 6.2 检索后再排序 6.3 测试 1. RAG RAG(Retrieval Augmented Generation),通过检索获取一些信息,传给大模型,提高回复的准确性。
此前,SIliconCloud还上线了智源研究院的两款Embedding模型BAAI/bge-large-zh-v1.5、BAAI/bge-large-en-v1.5。 目前,上述所有Embedding与Reranker模型可免费使用。 Embedding API文档:https://docs.siliconflow.cn/reference/createembedding-1 Reranker API文档:https://docs.siliconflow.cn/...
git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/bge-large-zh-v1.5.git 3.3 Embedding模型介绍 FlagEmbedding专注于检索增强llm领域,目前包括以下项目: Long-Context LLM:Activation Beacon,LongLLM QLoRA Fine-tuning of LM:LM-Cocktail Embedding Model:Visualized-BGE,BGE-M3,LLM Embedder,BGE Embedding ...
smallhttps://hf.co/BAAI/bge-small-en-v1.5basehttps://hf.co/BAAI/bge-base-en-v1.5largehttps://hf.co/BAAI/bge-large-en-v1.5 请注意，下文展示的优化过程是通用的，你可以将它们应用于任何其他嵌入模型 (包括双编码器模型、交叉编码器模型等)。模型量化分步指南 下面，我们展示如何提高嵌入模型在...