这里使用默认配置构建了一个text_image_embedding流水线,它专门用于对文本和图片做向量转换,从引用的源码中可以看到它使用的模型是clip_vit_base_patch16,默认模态是image。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 @AutoConfig.registerclassTextImageEmbeddingConfig(BaseModel):model:Optional[str]='clip_v...
另外一个选择站在 PostgreSQL 肩膀上的插件是 pg_embedding,号称比 pgvector 快 20 倍,基于 HNSW The pg_embedding extension enables the using the Hierarchical Navigable Small World (HNSW) algorithm for vector similarity search in PostgreSQL. This extension is based onivf-hnswimplementation of HNSW the c...
Magnitude: a fast, simple vector embedding utility libraryA feature-packed Python package and vector storage file format for utilizing vector embeddings in machine learning models in a fast, efficient, and simple manner developed by Plasticity. It is primarily intended to be a simpler / faster ...
INSERT INTO test (embedding) VALUES ('[1,2,3]'), ('[4,5,6]'); # 按与给定向量相似度(L2 distance)排序,显示前5条 SELECT * FROM test ORDER BY embedding <-> '[3,1,2]' LIMIT 5; 5.PGVECTOR实践 ✨ 5.1 知识检索 用一个简易的 Python 小脚本, 就可以制作一个全文模糊检索的命令行小...
其中,generate_embeddings是3.2.2 本地知识向量化 代码中定义的函数,通过DashScope api对文本进行embedding。 3.2.4 构造prompt,向大模型提问 这一步比较简单,直接调用通义千问大模型的DashScope api,指定模型为 qwen-turbo,使用定义的提示词结合上一步召回的文档进行提问。
向量索引走嵌入的方式，如Text2Vector、OpenAI Embedding等。图索引走Extractor，如三元组抽取、关键词抽取等。翻译可以作为通用能力单独对待，承载DSL的模型微调能力，如Text2SQL、Text2GQL、Text2Cypher等。索引加工的输入是Splliter切分好的文本块（未来也可以是多模态数据），输出是索引存储系统，是连接内容和存储的...
Computing the vector embedding of an image involves sending a POST request to the Azure AI Vision Vectorize Image API. The binary image data is included in the request body, and the response consists of a JSON object containing the vector embedding of the image. In Python, ...
嵌入方法有很多种,例如文本嵌入(text embedding),可以将文字转换为向量;图像嵌入(image embedding),可以将图片转换为向量;音频嵌入(audio embedding),可以将声音转换为向量;视频嵌入(video embedding),可以将视频转换为向量;甚至还有多模态嵌入(multimodal embedding),可以将不同类型的数据转换为同一个空间中的向量,比如...
通过OpenAI Embedding 或 开源的 text2vec-base-chinese 对数据进行向量化处理 持久化向量过的内容 利用LangChain开发整体的功能 使用了 ChatOpenAI,也配置了 ChatGLM3 的方式(本地部署安全且免费) 简易的Flask服务,开发一个GET的方式请求,方便接口调用并返回。
CREATE TABLE test (id bigserial PRIMARY KEY, embedding vector(3)); # 插入测试数据 INSERT INTO test (embedding) VALUES ('[1,2,3]'), ('[4,5,6]'); # 按与给定向量相似度(L2 distance)排序,显示前5条 SELECT * FROM test ORDER BY embedding <-> '[3,1,2]' LIMIT 5; ...