对于英语,指令是Represent this sentence for searching relevant passages: ; 对于中文,指令是为这个句子生成表示以用于检索相关文章:. 在评测中,针对段落检索任务的任务需要在查询中添加指令,但不需要为段落文档添加指令。 负样本可以使用faiss和model在候选集中找一些困难负样本 1.3 Reranker 数据格式同finetune阶段,训...
colBERT的检索流程使用的是faissIVFPQ index,为了加快检索,embedding向量则会使用byte进行编码,然后在ranking流程才会采用maxsim。colBERTv2模型在训练的时候按照RocketQAv2的做法,引入KL-散度来把cross-encoder(采用的是23M MiniLM)的知识蒸馏到ColBERT中,训练的策略包括in-batch negatives和hard negatives训练,还补齐了检索...
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[...
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...
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...
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...
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...
# -*- coding: utf-8 -*- import os import json import numpy as np from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch import faiss class BGERetrieval: def __init__(self, index_file): self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") current_dir ...
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
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。