但是如果下游任务不同,输出的肯定也是不一样的,就拿sentence embedding来说,最后返回的就是一个Tensor。(如果这步骤看不懂,可以看看我上面的链接)。 3. 将上面的output通过web端来返回给接口调用方 一般在python里面,大家都会使用fastapi、flask之类的,但是这个玩意和C++、rust语言的web库比起来,差远了。 就拿排行...
下面的视频展示了如何在 flows.network 上部署这个创建 embedding 的 repo,并且在得到 webhook 链接后,如何把 embedding 添加到向量数据库。 接下来就可以将这些 embedding 与其他 SaaS 工具自由组装。这时候就用到我们的第二个 demo repo:使用这些 embedding 创建一个 discord 机器人(Agent),让用户能够在 Discord ...
下面的视频展示了如何在 flows.network 上部署这个创建 embedding 的 repo,并且在得到 webhook 链接后,如何把 embedding 添加到向量数据库。 接下来就可以将这些 embedding 与其他 SaaS 工具自由组装。这时候就用到我们的第二个 demo repo:使用这些 embedding 创建一个 discord 机器人(Agent),让用户能够在 Discord ...
下面的视频展示了如何在 flows.network 上部署这个创建 embedding 的 repo,并且在得到webhook 链接后,如何把 embedding 添加到向量数据库。 接下来就可以将这些 embedding 与其他 SaaS 工具自由组装。这时候就用到我们的第二个 demo repo:使用这些 embedding 创建一个 discord 机器人(Agent),让用户能够在 Discord 直...
在处理自然语言处理任务时，使用句向量（Sentence Embedding）可以将文本转换为向量形式，以便在计算和机器学习任务中使用。然而，传统的Python环境，如使用fastapi进行web服务开发，虽然在Python环境中效率较高，但相较于其他语言在整体性能上并不突出。特别是在线上环境中，为了提高硬件资源的使用效率，许多人...
"embedding": { "query": "query($id: ID){ People(id : $id) { birth_year, created, desc, edited, eye_color, gender, hair_colors, height, homeworld { label }, label, mass, skin_colors, species { label }, url } }","template": "The person's name is {{label}}.{{#if desc}...
Neon除了内存和类型安全之外,应该在 Node.js 中使用 Rust Embedding 的原因还有很多。 并行编程和线程 性能更强 访问操作系统特定的库 通过Cargo 访问 Rust 的生态系统 ReadMore:https://levelup.gitconnected.com/create-memory-and-type-safe-node-js-modules-with-rust-2c10bba92013 ...
对这类系统来说用户的输入往往都是自然语言的问题,使用传统的基于关键字等输入的查询系统往往并不能很好的返回结果。因此需要Vector Store结合某种语言模型来计算所谓的Embedding(向量数据)。再使用Vector Store的相似性计算来抽取相关的信息,作为上下文信息提供给LLM。传统的基于Vector Store的RAG过程可以表示如下:...
"embedding": { 3 "query":"query($id: ID){ People(id : $id) { birth_year, created, desc, edited, eye_color, gender, hair_colors, height, homeworld { label }, label, mass, skin_colors, species { label }, url } }", 4
知识库的构建最重要的步骤是embedding的过程。 过程如下: 模型加载 获取文本token 通过模型获取文本的Embedding 下面详细介绍每个过程细节及代码实现。 模型加载 以下代码用于加载模型和tokenizer asyncfnbuild_model_and_tokenizer(model_config: &ConfigModel)->Result<(BertModel, Tokenizer)> {letdevice= Device::new...