Extentions: 使用faiss和model在候选集中找一些困难负样本 3. reranker阶段: 数据格式同finetune阶段,训练一个二分类模型,区分正例和负例。 效果 中英文语义向量表征能力评测榜单上领先 图11 评测结果图 图12 C-MTEB测试结果 其他 1. 不使用增强解码的性能明显比使用增强解码的性能要低。 2. 虽然解码器的transfo...
Recently, I completed a RAG system project, and I want to use the three retrieval methods in bge-m3. However, currently, when using BGEM3FlagModel () to load the model, errors will be reported when using faiss to embed the vector, while ...
在给定集合中找到距离给定点最近(或最相似)的点的优化问题被称为最近邻搜索。 这种方法适用于大量的文本(其他选项包括 Faiss、ScaNN 和 PyNNDescent)。 构建索引后,我们可以使用它来检索现有问题的最近邻,或者嵌入新问题并找到它们的最近邻。 # 创建搜索索引,传入嵌入的大小 search_index = AnnoyIndex(embeds.shape[...
chromadb: 开源向量数据库,https://github.com/chroma-core/chroma FAISS: Meta 开源的向量检索引擎https://github.com/facebookresearch/faiss Pinecone: 商用向量数据库,只有云服务https://www.pinecone.io/ Milvus: 开源向量数据库,同时有云服务https://milvus.io/ Weaviate: 开源向量数据库,同时有云服务https...
Code Issues Pull requests 一种利用Langchain框架和本地向量库实现的对话式BI,它的目标是帮助用户寻找、理解数据知识,并能够分析数据、洞察结果,通过自然语言对话,降低数据分析的门槛。 python3text2vecfaissragbaichuanlangchainchatglmqianwenbge-large-en
这种方法适用于大量的文本(其他选项包括 Faiss、ScaNN 和 PyNNDescent)。 构建索引后,我们可以使用它来检索现有问题的最近邻,或者嵌入新问题并找到它们的最近邻。 # 创建搜索索引,传入嵌入的大小 search_index = AnnoyIndex(embeds.shape[1],'angular') # 将所有向量添加到搜索索引中fori inrange(len(embeds)): ...
这种方法适用于大量的文本(其他选项包括 Faiss、ScaNN 和 PyNNDescent)。 构建索引后,我们可以使用它来检索现有问题的最近邻,或者嵌入新问题并找到它们的最近邻。 # 创建搜索索引,传入嵌入的大小 search_index = AnnoyIndex(embeds.shape[1], 'angular') # 将所有向量添加到搜索索引中 for i in range(len(embeds...
import faiss import datasets import numpy as np from tqdm import tqdm from pprint import pprint from dataclasses import dataclass, field from transformers import HfArgumentParser from mindspore import ops from mindnlp.transformers import AutoModel, AutoTokenizer ...
cluster(name="rh-a10x", instance_type="A100:1") embeddings = SelfHostedHuggingFaceEmbeddings(model_name=model_name, hardware=gpu) news_instance = FAISS.load_local("federal_legislativeinstruments_inforce_index", embeddings) data_state_nsw_legisation_index_instance = FAISS.load_local("data_indexes...
这种方法适用于大量的文本(其他选项包括 Faiss、ScaNN 和 PyNNDescent)。 构建索引后,我们可以使用它来检索现有问题的最近邻,或者嵌入新问题并找到它们的最近邻。 # 创建搜索索引,传入嵌入的大小 search_index = AnnoyIndex(embeds.shape[1], 'angular') # 将所有向量添加到搜索索引中 for i in range(len(embeds...