LLMs之Embedding：FlagEmbedding(一款用于微调/评估文本嵌入模型的工具)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 FlagEmbedding的简介 1、该项目采用的原理主要包括： FlagEmbedding的安装和使用方法 1、安装 T1、使用pip T2、从源代码安装 T3、对于开发环境，请以可编辑模式安装： 2、使用方法 (1)、数据准备

FlagEmbedding专注于检索增强llm领域，目前包括以下项目: Fine-tuning of LM : LM-Cocktail Dense Retrieval: LLM Embedder, BGE Embedding, C-MTEB Reranker Model: BGE Reranker 更新 11/23/2023: Release LM-Cocktail, 一种通过模型融合在微调时保