bge专题
深入RAG优化：BGE词嵌入全解析与Landmark Embedding新突破
前面已经写过一篇关于Embedding选型的文章，《如何高效选择RAG的中文Embedding模型？揭秘最佳实践与关键标准！》，主要介绍通过开源网站的下载量和测评效果选择Embedding模型。 一、Embedding选型建议与结果 选型建议： 1、大部分模型的序列长度是 512 tokens。8192 可尝试 tao-8k，1024 可尝试 stella。 2、在专业数据领域上，嵌入
LLM大语言模型调用本地知识库+faiss+m3e-base或是bge-m3 超级简单教程本地存储
LLM大语言模型调用本地知识库+faiss超级简单教程本地存储： 1、新建数据集./data/dz.json： [{"id": "0","text": "你的名字","answer": "张三"}, {"id": "1","text": "你是哪个公司开发的","answer": "xxxxxxxxx公司"},.......更多知识库] 2、下载模型如： moka-ai/m3e-ba
【大模型LLMs】RAG实战：基于LlamaIndex快速构建RAG链路（Qwen2-7B-Instruct+BGE Embedding）
【大模型LLMs】RAG实战：基于LlamaIndex快速构建RAG链路（Qwen2-7B-Instruct+BGE Embedding） 1. 环境准备2. 数据准备3. RAG框架构建3.1 数据读取 + 数据切块3.2 构建向量索引3.3 检索增强3.4 main函数 参考 基于LlamaIndex框架，以Qwen2-7B-Instruct作为大模型底座，bge-base-
BGE向量模型架构和训练细节
模型论文：https://arxiv.org/pdf/2309.07597 模型数据：https://data.baai.ac.cn/details/BAAI-MTP 训练数据 由无标签数据和有标签数据组成。 无标签数据使用了悟道等数据集，有标签数据使用了dureader等数据集。 都是文本对，对于无标签数据还使用Text2Vec-Chinese过滤掉得分低于0.43的pair。 有标签数
llama_index微调BGE模型
微调模型是为了让模型在特殊领域表现良好，帮助其学习到专业术语等。 本文采用llama_index框架微调BGE模型，跑通整个流程，并学习模型微调的方法。 一、环境准备 Linux环境，GPU L20 48G，Python3.8.10。 pip该库即可。 二、数据准备 该框架实现了读取各种类型的文件，给的示例就是pdf。 因此准备了一些网络舆情相关的论文pdf，选择70%作为训练数据，剩
【LocalAI】（10）：在autodl上编译embeddings.cpp项目，转换bge-base-zh-v1.5模型成ggml格式，本地运行main成功
1，关于 localai LocalAI 是一个用于本地推理的，与 OpenAI API 规范兼容的 REST API。 它允许您在本地使用消费级硬件运行 LLM（不仅如此），支持与 ggml 格式兼容的多个模型系列。支持CPU硬件/GPU硬件。 【LocalAI】（10）：在autodl上编译embeddings.cpp项目，转换bge-base-zh-v1.5模型成ggml格式
BGE 模型转 onnx
BGE 模型 下载地址：https://hf-mirror.com/BAAI/bge-small-zh-v1.5 from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, AutoConfigBGE_MODEL_PATH = '.../bge_small'tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(BGE_M
知道智源开源最强语义向量模型BGE是什么吗？
Embedding模型作为大语言模型（Large Language Model，LLM）的一个重要辅助，是很多LLM应用必不可少的部分。但是，现实中开源的Emebdding模型却很少。北京智源人工智能研究院（BAAI）开源了BGE系列Embedding模型，不仅在MTEB排行榜中登顶冠军，还是免费商用授权的大模型，支持中文，可以满足大多数大模型应用场景的需求。同时它还支持商用许可，真是太棒了！
ElasticSearch中使用bge-large-zh-v1.5进行向量检索（一）
一、准备 系统：MacOS 14.3.1 ElasticSearch：8.13.2 Kibana：8.13.2 BGE是一个常见的文本转向量的模型，在很多大模型RAG应用中常常能见到，但是ElasticSearch中默认没有。BGE模型有很多版本，本次采用的是bge-large-zh-v1.5。下载地址： HuggingFace：https://huggingface.co/BA
Eland上传bge-base-zh-v1.5向量化模型到ElasticSearch中
最近需要做一些向量检索，试试ES 一、准备 系统：MacOS 14.3.1 ElasticSearch：8.13.2 Kibana：8.13.2 本地单机环境，无集群，也不基于Docker BGE是一个常见的文本转向量的模型，在很多大模型RAG应用中常常能见到，但是ElasticSearch中默认没有。BGE模型有很多版本，本次采用的是bge-base-zh-v1.5。下载
BGE M3：论文解读与代码实践，检索增强RAG实践新策略，BGE M3-Embedding方法实践与解读；检索增强生成
《BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation 》 1. 论文解读 In this project, we introduce BGE-M3, which is distinguished f
LLM大语言模型（八）：ChatGLM3-6B使用的tokenizer模型BAAI/bge-large-zh-v1.5
背景 BGE embedding系列模型是由智源研究院研发的中文版文本表示模型。 可将任意文本映射为低维稠密向量，以用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务，并可支持为大模型调用外部知识。 BAAI/BGE embedding系列模型 模型列表 ModelLanguageDescriptionquery instruction for retrieval [1]BAAI/bge-m3Mu
langchain+chatglm3+BGE+Faiss Linux环境安装依赖
前言 本篇默认读者已经看过之前windows版本，代码就不赘述，本次讲述是linux环境配置 超短代码实现！！基于langchain+chatglm3+BGE+Faiss创建拥有自己知识库的大语言模型(准智能体)本人python版本3.11.0（windows环境篇） 依赖 1.pip包安装 python版本至少3.10以上 要注意python还有那些依赖包版本问题，不然乱七八糟的问题都会出
【LLM-RAG】BGE M3-embedding模型（模型篇|混合检索、多阶段训练）
note M3-Embedding联合了3种常用的检索方式，对应三种不同的文本相似度计算方法。可以基于这三种检索方式进行多路召回相关文档，然后基于三种相似度得分平均求和对召回结果做进一步重排。 多阶段训练过程： 第一阶段：第一阶段的自动编码预训练采用的是RetroMAE，在105种语言的网页跟wiki数据上进行，从而获得一个基底模型 第二阶段：在第一个数据源的弱监督数据进行预训练，这阶
一文通透Text Embedding模型：从text2vec、openai-ada-002到m3e、bge
前言 如果说半年之前写博客，更多是出于个人兴趣 + 读者需要，那自我司于23年Q3组建LLM项目团队之后，写博客就成了：个人兴趣 + 读者需要 + 项目需要，如此兼备三者，实在是写博客之幸运矣 我和我司更非常高兴通过博客、课程、内训、项目，与大家共同探讨如何把先进的大模型技术更好、更快的落地到各个行业的业务场景中，赋能千千万万公司的实际业务 而本文一开始是属于：因我司第三项目组「知识库问答项
![[论文笔记]BGE](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b1719d974e103a39ca7e66ff844f21f4.png)
RAG之微调垂域BGE的经验之谈
文章目录 前言数据格式部分代码训练参数接下来的尝试总结 前言 随着大模型的爆火，很多垂域行业都开始使用大模型来优化自己的业务，最典型的方法就是RAG（检索增强生成）了。简单来说就是利用检索技术，找出与用户问题相关性最高的段落，再让LLM基于以上段落，去回答用户的提问。这样的事情，在CSDN的时候其实也做过一次，参考：CSDN问答机器人。只不过当时是在SBERT模型上微调，也取
智源发布最强开源可商用中英文语义向量模型 BGE，超越同类模型，解决大模型制约问题
0.介绍 语义向量模型（Embedding Model）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。 在大模型时代，它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而，当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀缺，且很少开源。 为加快解决大模型的制约问题，近日，智源发布最强开源可商用中英文语义向量模型 BGE（BAAI General Embe