2 篇文章带有标签 “FastEmbed”

Qdrant

用于下一代人工智能应用的向量搜索引擎

Qdrant(读作:quadrant)是一个向量相似性搜索引擎和向量数据库。它提供了一个生产就绪的服务,具有方便的 API 来存储、搜索和管理点 - 具有附加有效载荷的向量。Qdrant 专为扩展的过滤支持量身定制。它对所有类型的神经网络或基于语义的匹配、分面搜索和其他应用非常有用。

解决方案

docker pull qdrant/qdrant
docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \
    -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage:z \
    qdrant/qdrant

Qdrant 现在可访问:

pip install qdrant-client

FastEmbed

FastEmbed 是一个轻量级、快速的 Python 库,专为嵌入生成而构建。

pip install -Uqq fastembed
import pandas as pd

from fastembed import TextEmbedding


supported_models = (
    pd.DataFrame(TextEmbedding.list_supported_models())
    .sort_values("size_in_GB")
    .drop(columns=["sources", "model_file", "additional_files"])
    .reset_index(drop=True)
)

print(supported_models)