jina-embeddings 的使用教程,怎么用它做embeddings和rerank的操作呢?

Jina-embeddings 使用教程

Jina-embeddings 是一个强大的工具,可以用来生成文本的嵌入向量(embeddings),这些向量可用于相似度搜索、分类、重排序(reranking)等任务。在这个教程中,我将展示如何使用 jina-embeddings 来生成嵌入向量,并进行重排序操作。

1. 安装依赖

首先,确保你已经安装了 jinajina-embeddings

pip install jina jina-embeddings

2. 加载 Jina-embeddings 模型

Jina-embeddings 提供了一些预训练的嵌入模型。我们可以加载一个特定的模型来生成文本嵌入。

例如,我们可以加载 jina-embeddings-v2-base 模型,以下是如何加载模型并生成嵌入向量的示例:

from jina import Document, DocumentArray
from jina.embeddings import TransformerEncoder# 初始化 Jina-embeddings 模型
model = TransformerEncoder()# 创建文档数组,包含需要生成嵌入的文本
texts = ['How is the weather today?', '今天天气怎么样?']
docs = DocumentArray([Document(text=text) for text in texts])# 使用 Jina-embeddings 模型生成嵌入向量
model.encode(docs)# 输出嵌入结果
for doc in docs:print(f"Text: {doc.text}")print(f"Embedding: {doc.embedding}")

在这段代码中:

  • 我们首先加载了 jina.embeddings.TransformerEncoder 模型,这个模型可以生成文本的嵌入向量。
  • 接着,我们将输入文本转换为 DocumentArray,然后通过调用 model.encode() 生成每个文本的嵌入。
  • 嵌入可以通过 doc.embedding 来获取。

3. 计算余弦相似度

生成嵌入后,我们可以使用余弦相似度来比较不同文本之间的相似性。

import numpy as np# 计算余弦相似度
def cos_sim(a, b):return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))# 比较两条文本的相似度
similarity = cos_sim(docs[0].embedding, docs[1].embedding)
print(f"Cosine Similarity: {similarity}")

4. 文本重排序(Reranking)

文本重排序(Reranking)是在初步检索后,对返回结果基于其嵌入向量进行重新排序。通常,我们根据嵌入向量和查询向量之间的相似度来排序。

假设我们已经有一个查询文本和多个候选文本,我们可以使用生成的嵌入来对这些候选文本进行重排序。

# 示例查询
query_text = "What's the weather like today?"# 候选文本
candidate_texts = ['How is the weather today?', 'It is sunny today.', 'What is the capital of France?', '今天天气怎么样?']# 创建文档数组
query_doc = Document(text=query_text)
candidate_docs = DocumentArray([Document(text=text) for text in candidate_texts])# 生成查询和候选文本的嵌入
model.encode(DocumentArray([query_doc]))
model.encode(candidate_docs)# 计算查询和候选文本之间的相似度
similarities = [cos_sim(query_doc.embedding, doc.embedding) for doc in candidate_docs]# 根据相似度进行重排序
sorted_candidates = sorted(zip(candidate_texts, similarities), key=lambda x: x[1], reverse=True)# 输出重排序后的结果
for text, score in sorted_candidates:print(f"Candidate: {text}, Similarity: {score}")

在这个示例中:

  • 我们将查询文本与多个候选文本一起生成嵌入向量。
  • 然后计算查询文本与每个候选文本的相似度。
  • 最后,根据相似度对候选文本进行重排序,并输出排序后的结果。

5. 集成到搜索系统

你可以将 Jina-embeddings 嵌入和重排序的流程集成到你的搜索系统中,以增强搜索体验。具体步骤如下:

  1. 初步检索:从数据库或搜索引擎中返回初步的候选文本。
  2. 生成嵌入向量:使用 Jina-embeddings 为查询和候选文本生成嵌入向量。
  3. 相似度计算:基于嵌入向量,计算查询和候选文本之间的相似度。
  4. 重排序:根据相似度对候选结果进行重排序,并将最相关的结果返回给用户。

6. 使用 GPU 加速(可选)

如果你的系统支持 GPU,可以通过在加载模型时指定设备为 cuda 来加速嵌入的生成。

model = TransformerEncoder(device='cuda')  # 使用 GPU 加速

这样,模型将使用 GPU 来加速推理过程,特别是在处理大量文本时,GPU 可以显著提高性能。

总结

  • 生成文本嵌入:通过 Jina-embeddings 模型,可以轻松地为任意文本生成高维向量嵌入。
  • 相似度计算:使用余弦相似度比较文本嵌入,进行相似性判断。
  • 重排序:根据嵌入向量和查询之间的相似度,对候选文本进行重排序,提高检索结果的相关性。
  • GPU 支持:在加载模型时,可以选择使用 GPU 加速推理。

通过这些步骤,你可以利用 Jina-embeddings 生成高效的文本嵌入,并基于这些嵌入来优化文本检索和重排序的效果。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/52479.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

配置 MinGW 以及使用 g++ 编译 C++ 程序

如何在 Windows 上安装和配置 MinGW 以及使用 g 编译 C 程序 (C语言(gcc)类似 ) 在Windows环境下,使用C进行编程需要一个编译器,而MinGW (Minimalist GNU for Windows) 是一个常用的C/C编译器工具集。对于编程新手来说&#xff0c…

SOMEIP_ETS_101: SD_ClientServiceActivate_send_StopOfferService

测试目的: 验证当DUT在客户端模式下开始发送FindService消息时,测试器发送StopOfferService后,DUT能够理解其正在寻找的服务和实例ID不再可用,并停止为此服务和实例ID发送FindService消息。同时,DUT仍然可以发送Find-…

云曦2024秋季开学考

ezezssrf 第一关:md5弱比较 yunxi%5B%5D1&wlgf%5B%5D2 第二关: md5强比较 需要在bp中传参,在hackbar里不行 yunxiiM%C9h%FF%0E%E3%5C%20%95r%D4w%7Br%15%87%D3o%A7%B2%1B%DC V%B7J%3D%C0x%3E%7B%95%18%AF%BF%A2%00%A8%28K%F3n%8EKU%B3_B…

【HarmonyOS NEXT】实现网络图片保存到手机相册

【问题描述】 给定一个网络图片的地址,实现将图片保存到手机相册 【API】 phAccessHelper.showAssetsCreationDialog【官方文档】 https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references-V5/js-apis-photoaccesshelper-V5#showassetscreationdialog…

降维打击 华为赢麻了

文|琥珀食酒社 作者 | 积溪 真是赢麻了 华为估计都懵了 这辈子还能打这么富裕的仗? 其实在苹果和华为的发布会召开之前 我就知道华为肯定会赢 但我没想到 苹果会这么拉胯 华为这是妥妥的降维打击啊 就说这苹果iPhone 16吧 屏幕是变大了、颜色…

编译安装调试 scaLapack 和 openmpi 以及 lapack

编译安装调试 scaLapack /home/hipper/ex_scalapack/ mkdir ./lapack mkdir -p ./lapack/local/lib mkdir ./openmpi mkdir ./scalapack 1,编译安装 Lapack 下载代码: cd lapack wget https://github.com/Reference-LAPACK/lapack/archive/refs/tags/…

Python | Leetcode Python题解之第398题随机数索引

题目: 题解: class Solution:def __init__(self, nums: List[int]):self.nums numsdef pick(self, target: int) -> int:ans cnt 0for i, num in enumerate(self.nums):if num target:cnt 1 # 第 cnt 次遇到 targetif randrange(cnt) 0:ans …

逐行解析多头注意力机制

多头注意力机制是NLP算法岗常考的代码题,本篇文章将逐行梳理多头注意力机制的代码。 全部代码 import math import torch import torch.nn as nnclass MultiHeadAttention(nn.Module):def __init__(self, d_model, nums_head):super(MultiHeadAttention, self).__i…

QT 自定义组件 界面跳转

一、引用组件需要的类(头文件) 1、按钮类 QPushButton: 普通按钮; QToolButton: 工具按钮; QRadioButton: 单选按钮; QCheckBox: 复选按钮; QCommandLinkButton: 命令连接按钮; 2、布局类 QHBoxLayout水平 QVBoxLayout垂直 QGridLayout网格 QFormLayout…

存储芯片行业的封装类型

存储芯片行业的封装类型 存储芯片分类: 随机存储器(RAM):这是易失性存储器,断电后存储的数据会丢失。它包括: 动态随机存储器(DRAM):这是最常见的系统内存类型&#xf…

智能头盔语音识别声控芯片,AI离线语音识别ic方案,NRK3301

头盔是交通事故中保护电动车车主安全的最后一道屏障。为了增加骑行用户的安全保护,改善骑行用户的出行体验,让用户从被动使用头盔到主动佩戴头盔,头盔厂家与九芯电子合作,推出了语音智能头盔,它具备首家骑行专用的智能…

【网络安全】-xss跨站脚本攻击实战-xss-labs(1~10)

Level1: 检查页面源代码: function函数: (function(){try{let tn ;if(tn.includes(oem)){Object.defineProperty(document, referrer, {get: function(){return ;}});}else if(tn.includes(hao_pg)){if(!document.referrer.match(tn)){Object.definePro…

【python】python 安装和 pycharm 安装

1 python 安装 1.1 下载 下载地址:python 官网 1.2 安装 windows 安装为例。 双击.exe文件打开 安装界面 安装完成 1.3 检查安装是否成功 win/start 键r 键 运行窗口输入 cmd 回车 3 输入 python查看 显示版本信息,表示已经安装成功。 …

协议头,wireshark,http

目录 协议头 ip头 udp头 mac层 网络工具 telnet wireshark Http 一、HTTP 协议介绍 二、HTTP 协议的工作过程 三、使用抓包工具抓取报文 四、获取到http请求报文: 五、http请求(request) (一)、认识URL 项…

如果 Android 手机出现数据丢失,如何在Android上恢复丢失的数据

当您的 Android 手机发生数据丢失时,您可能需要检索丢失的文件。为了帮助您完成此过程,以下是执行 Android 数据恢复的一些有效方法: 如何在Android上检索数据 如果您的 Android 手机出现数据丢失,您可能需要检索丢失的文件。为了…

OpenWRT有三个地方设置DNS,究竟设置哪个地方会更好?

前言 刚上手OpenWRT软路由系统的小伙伴或许都会有这样的疑问:OpenWRT这个系统有三个地方是设置DNS的,究竟设置哪一个才是正确的? 这个还得从实际应用说起。 一般来说,咱们在使用路由器的时候,DNS都是默认运营商的DN…

前端框架大观:探索现代Web开发的基石

目录 引言 一、前端框架概述 二、主流前端框架介绍 2.1 React 2.1.1 简介 2.1.2 特点 2.1.3 代码示例 2.2 Vue.js 2.2.1 简介 2.2.2 特点 2.2.3 代码示例 2.3 Angular 2.3.1 简介 2.3.2 特点 2.3.3 代码示例 三、其他前端框架与库 四、前端框架的选择 五、结…

计算机毕业设计选题推荐-自驾游攻略管理系统-Java/Python项目实战

✨作者主页:IT研究室✨ 个人简介:曾从事计算机专业培训教学,擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Python…

CentOs7 解决yum更新源报错:[Errno 14] HTTP Error 404 - Not Found 正在尝试其它镜像。

CentOs7 解决yum更新源报错:[Errno 14] HTTP Error 404 - Not Found 正在尝试其它镜像。 前言问题解决方法: 前言 遇到这个问题大概率是镜像源的问题可以参照这篇文章的内容试一下 镜像源问题相关解决方法 根据自己的情况对症下药,如果还不…

LAMP环境下项目部署

目录 1、创建一台虚拟机 centos 源的配置 备份源 修改源 重新加载缓存 安装软件 2、关闭防火墙和selinux 查看防火墙状态 关闭防火墙 查看SELinux的状态 临时关闭防火墙 永久关闭SELinux:编辑SELinux的配置文件 配置文件的修改内容 3、检查系统中是否…