在支撑这些大型语言模型应用落地方面,文本向量化模型(Embedding Model)的重要性也不言而喻。 近期,我在浏览huggingface发现,国产自研文本向量化模型acge_text_embedding(以下简称“acge模型”)已经在业界权威的中文语义向量评测基准C-MTEB(Chinese Massive Text Embedding Benchmark)中获得了第一名。今天这篇文章将围绕以下...
在支撑这些大型语言模型应用落地方面,文本向量化模型(Embedding Model)的重要性也不言而喻。 近期,我在浏览huggingface发现,国产自研文本向量化模型acge_text_embedding(以下简称“acge模型”)已经在业界权威的中文语义向量评测基准C-MTEB(Chinese Massive Text Embedding Benchmark)中获得了第一名。今天这篇文章将围绕以下...
1. Text-Embedding 技术概述 Text-embedding技术是一种将文本数据转换为向量的技术,通过深度学习模型将文本的语义信息嵌入到高维向量空间中。这些向量不仅能表达文本内容,还能捕捉文本之间的相似性和关系,从而让计算机高效地进行文本检索、分类、聚类等任务。 2. Text-Embedding 的工作原理 文本处理与输入:对原始文本进行...
在支撑这些大型语言模型应用落地方面,文本向量化模型(Embedding Model)的重要性也不言而喻。 近期,我在浏览huggingface发现,国产自研文本向量化模型acge_text_embedding(以下简称“acge模型”)已经在业界权威的中文语义向量评测基准C-MTEB(Chinese Massive Text Embedding Benchmark)中获得了第一名。今天这篇文章将围绕以下...
在人工智能的浪潮中,以GPT4、Claude3、Llama 3等大型语言模型(LLM)无疑是最引人注目的潮头。这些模型通过在海量数据上的预训练,学习到了丰富的语言知识和模式,展现了出惊人的能力。在支撑这些大型语言模型应用落地方面,文本向量化模型(Embedding Model)的重要性也不言而喻。
在支撑这些大型语言模型应用落地方面,文本向量化模型(Embedding Model)的重要性也不言而喻。近期,我在浏览huggingface发现,国产自研文本向量化模型acge_text_embedding(以下简称“acge模型”)已经在业界权威的中文语义向量评测基准C-MTEB(Chinese Massive Text Embedding Benchmark)中获得了第一名。
通过DashVector向量检索服务对生成embedding向量构建索引。 将查询文本embedding向量作为输入,通过DashVector搜索相似的标题。 具体操作流程 前提条件 开通灵积模型服务,并获得 API-KEY:开通DashScope并创建API-KEY。 开通DashVector向量检索服务,并获得 API-KEYAPI-KEY管理。
text-embedding-v2 text-embedding-v3 text-embedding-async-v1 2000万Tokens 领取方式:开通阿里云百炼大模型后自动发放到账户中,点击产品开通了解详情。 有效期:180天 text-embedding-async-v2 说明 您可以参阅新人免费额度确认您是否具备享有免费额度的资格,并查询免费总额度、剩余额度及到期时间。 基础限流 为了保证...
Text Embedding在大模型中的应用是一个重要的技术,它涉及到将高维度的数据(如文本)映射到低维度空间的过程。这一过程不仅有助于减少数据处理的复杂性,还能够捕捉和表达数据的语义信息。在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,Text Embedding是实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务的基础。 工作原理 Text Embedding的核...
model = SentenceTransformer('acge_text_embedding') 接下来使用 model.encode() 方法对 sentences 列表中的句子进行向量化,得到两组嵌入向量 embeddings_1 和 embeddings_2。normalize_embeddings=True 参数表示归一化这些向量,使其长度为1。 embeddings_1 = model.encode(sentences, normalize_embeddings=True) ...