利用优化和量化嵌入器高效生成文档嵌入

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引言

在当今信息爆炸的时代，高效处理和检索信息变得至关重要。为了提高文本处理的效率，嵌入技术应运而生。本文将探讨如何使用基于优化和量化的嵌入器生成文档嵌入。本次我们将使用来自langchain_community的QuantizedBiEncoderEmbeddings，以SBERT为基础，通过optimum-intel和IPEX优化我们的模型。

主要内容

1. 什么是嵌入器？

嵌入器是一种将文本转换为矢量的工具，使其便于进行数学运算和比较。优化的嵌入器经过模型优化和量化处理，以减少计算资源的消耗而保持较高的精度。

2. 优化与量化

优化与量化的结合使得模型在保持准确度的同时大幅降低资源消耗。量化处理通过将模型数据类型转换为低精度格式（如int8），减小模型大小，提高处理速度。

3. 如何实现？

借助QuantizedBiEncoderEmbeddings，我们能够实现嵌入的优化与量化。接下来，我们通过一个代码示例详细讲解。

代码示例

以下是如何生成并比较文档嵌入的完整代码示例：

from langchain_community.embeddings import QuantizedBiEncoderEmbeddings

# 使用优化和量化的嵌入器
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

model = QuantizedBiEncoderEmbeddings(
    model_name=model_name,
    encode_kwargs=encode_kwargs,
    query_instruction="Represent this sentence for searching relevant passages: ",
)

# 定义查询和文档
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.",
]

# 嵌入文档
doc_vecs = model.embed_documents(documents)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 嵌入查询
query_vec = model.embed_query(question)

import torch

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

# 计算相似度
similarity_scores = query_vec_torch @ doc_vecs_torch.T
print(similarity_scores)

输出结果表明，第一个文档的相关性得分更高，符合我们的预期。

常见问题和解决方案

  1. 模型使用弃用问题：文档中提到INCModel将在未来版本中被弃用，建议使用IPEXModel。

  2. 网络不稳定：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，您应该对优化和量化嵌入器在生成高效文档嵌入中的应用有了全面的了解。进一步的学习资源如下：

参考资料

  1. Langchain Community 官方文档
  2. Optimum-Intel 官方 GitHub 项目
  3. Torch 和 Transformers 官方文档

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