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TextEmbed - 嵌入推理服务器

TextEmbed 是一个高吞吐量、低延迟的 REST API，专为提供向量嵌入服务而设计。它支持广泛的句子-转换器模型和框架，适用于自然语言处理中的各种应用。

功能​

  • 高吞吐量和低延迟：专为高效处理大量请求而设计。
  • 灵活的模型支持：支持各种句子-转换器模型。
  • 可扩展：易于集成到大型系统中，并能随需求扩展。
  • 批量处理：支持批量处理，以实现更好、更快的推理。
  • OpenAI 兼容的 REST API 端点：提供一个与 OpenAI 兼容的 REST API 端点。
  • 单行命令部署：通过单个命令部署多个模型，实现高效部署。
  • 支持嵌入格式：支持二进制、float16 和 float32 嵌入格式，以实现更快检索。

开始使用​

先决条件​

请确保您已安装 Python 3.10 或更高版本。您还需要安装所需的依赖项。

通过 PyPI 安装​

  1. 安装所需的依赖项

    pip install -U textembed

  2. 使用您期望的模型启动 TextEmbed 服务器

    python -m textembed.server --models sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2 --workers 4 --api-key TextEmbed

欲了解更多信息，请阅读文档。

导入​

from langchain_community.embeddings import TextEmbedEmbeddings
API 参考：TextEmbedEmbeddings
embeddings = TextEmbedEmbeddings(
    model="sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2",
    api_url="http://0.0.0.0:8000/v1",
    api_key="TextEmbed",
)

嵌入您的文档​

# Define a list of documents
documents = [
    "Data science involves extracting insights from data.",
    "Artificial intelligence is transforming various industries.",
    "Cloud computing provides scalable computing resources over the internet.",
    "Big data analytics helps in understanding large datasets.",
    "India has a diverse cultural heritage.",
]

# Define a query
query = "What is the cultural heritage of India?"
# Embed all documents
document_embeddings = embeddings.embed_documents(documents)

# Embed the query
query_embedding = embeddings.embed_query(query)
# Compute Similarity
import numpy as np

scores = np.array(document_embeddings) @ np.array(query_embedding).T
dict(zip(documents, scores))
{'Data science involves extracting insights from data.': 0.05121298956322118,
 'Artificial intelligence is transforming various industries.': -0.0060612142358469345,
 'Cloud computing provides scalable computing resources over the internet.': -0.04877402795301714,
 'Big data analytics helps in understanding large datasets.': 0.016582168576929422,
 'India has a diverse cultural heritage.': 0.7408992963028144}