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LangChain上使用huggingface的embedding模型(如jina-embeddings-v3)

一、背景知识

embedding将文本映射到稠密的向量空间中,方便存储和查询。
huggingface的embedding榜单
这里结合自己的应用场景,选择1b以下的embedding模型,综合考量下选择arkohut/jina-embeddings-v3
模型链接

下载
在这里插入图片描述
使用模型卡片提供的命令,用cmd下载(强烈建议使用SSH命令下载!!!!用http容易报错)
在这里插入图片描述
需要使用魔法上网才能下载。如果超时的话,也可以选择手动下载。注意下载后的文件名应该和网站上提供的一样。
在这里插入图片描述

二、jina功能

论文地址:
jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA
在这里插入图片描述
它的创新点主要有:
1.支持的文本长度高达8192 tokens
2.可以进行Task-specific的embedding
3.检索失败时可以合成数据
4.用上了最新的技术,提高了性能

三、LangChain上部署

model_name = "E:\jina-embeddings-v3"
model_kwargs = {'device': 'cpu','trust_remote_code':True}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': False}
hf = HuggingFaceEmbeddings(model_name=model_name,model_kwargs=model_kwargs,encode_kwargs=encode_kwargs
)

完整代码可见
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