在自然语言处理领域，嵌入模型（Embedding Model）是一种将词汇、句子或整个文档转化为数字向量的技术。可以把它想象成一个“指纹生成器”，为每个词或句子赋予一个独特的“指纹”，这个“指纹”实际上是在数学空间中表示其含义的固定长度的数字向量。借助这个模型，计算机能够进行多种文本相关的数学运算。例如，通过计算...
作用:将长文本分割成多个片段,并为每个片段生成Embedding,以便在RAG引擎中进行检索。 举例:对于长篇文章或报告,Embedding Model可以将其分割成多个部分,每个部分都生成一个向量,这样可以在不损失太多语义信息的情况下提高检索效率。 通过以上几点,Embedding Model在RAG引擎中提供了一个桥梁,连接了用户查询和大量文本数据,...
在这些强大的 RAG 引擎背后,有一个关键组件起着不可或缺的作用,它就是嵌入模型(Embedding Model)。今天,就让我们一起深入了解一下这个神秘的嵌入模型吧! 1. Embedding 究竟是什么? 在了解嵌入模型之前,得先搞清楚 Embedding 的概念。简单来说,Embedding 是一种 “神奇魔法”,能把离散的非结构化数据,比如文本里...
GRAPHRAG_API_KEY=ollama GRAPHRAG_CLAIM_EXTRACTION_ENABLED=True 修改settings.yaml文件,配置LLM和Embedding模型的相关参数,例如: yaml llm: api_key: ollama type: openai_chat model: qwen2 api_base: http://localhost:11434/v1/ ... embeddings: api_key: ollama type: openai_embedding model: nomi...
RAGFlow is an open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) engine based on deep document understanding. - infinity: Update embedding_model.py (#1109) · infiniflow/ragflow@68a6986
rag/llm/embedding_model.py +2-2 Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -128,8 +128,8 @@ def encode(self, texts: list, batch_size=32): 128 128 ) # local embedding for LmStudio donot count tokens 129 129 130 130 def encode_queries(self, text): 131...
Ragas自动评测RAG应用 选哪个TextEmbeddingModel? #小工蚁 #ragas - 小工蚁于20231010发布在抖音,已经收获了19.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
这个系统不仅能理解和回答基于文档内容的问题,还对传统的 RAG(检索增强生成)进行了优化。🧠 优化 RAG:更聪明的知识检索我们设计的知识库包含文档和 FAQ 两部分。在构建时,我们优化了文本切分(Chunking)以保证语义完整,并能自动提取 FAQ 作为补充。在检索(RAG)阶段,系统会将复杂问题拆解成子问题,然后分别对文档(...
在当前人工智能潮流中,RAG 技术备受关注,诸如 RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT 等 RAG 引擎逐渐受到广泛关注。在这些引擎的背后,嵌入模型扮演着关键角色,对于整个系统起着至关重要的作用。让我们一同探究这个神秘的嵌入模型! 1. Embedding 到底是什么? 在深入探讨嵌入模型之前,首先需要理解Embedding的基本概念。简单...
2. Embedding Model 揭秘 在自然语言处理领域,嵌入模型(Embedding Model)是一种将词汇、句子或整个文档转化为数字向量的技术。可以把它想象成一个“指纹生成器”,为每个词或句子赋予一个独特的“指纹”,这个“指纹”实际上是在数学空间中表示其含义的固定长度的数字向量。