FastEmbed学习资料汇总 - 快速、准确、轻量级的Python嵌入生成库

FastEmbed简介

FastEmbed是一个由Qdrant开发的轻量级、快速、准确的Python嵌入生成库。它支持多种流行的文本模型,可以生成高质量的文本嵌入向量,广泛应用于信息检索、推荐系统等场景。

FastEmbed的主要特点包括:

轻量级:依赖少,无需GPU,适合serverless环境如AWS Lambda
快速:使用ONNX Runtime,比PyTorch更快
准确:性能优于OpenAI Ada-002,支持多语言模型

FastEmbed性能对比

快速入门

安装

使用pip安装FastEmbed:

pip install fastembed

如需GPU支持:

pip install fastembed-gpu

基本使用

from fastembed import TextEmbedding

documents = [
    "This is a sample document.",
    "FastEmbed is easy to use."
]

embedding_model = TextEmbedding()
embeddings = list(embedding_model.embed(documents))

进阶用法

稀疏文本嵌入

from fastembed import SparseTextEmbedding

model = SparseTextEmbedding(model_name="prithivida/Splade_PP_en_v1")
embeddings = list(model.embed(documents))

图像嵌入

from fastembed import ImageEmbedding

images = [
    "./path/to/image1.jpg",
    "./path/to/image2.jpg"
]

model = ImageEmbedding(model_name="Qdrant/clip-ViT-B-32-vision")
embeddings = list(model.embed(images))

与Qdrant集成

FastEmbed可以与Qdrant向量数据库无缝集成:

from qdrant_client import QdrantClient

client = QdrantClient("localhost", port=6333)

docs = ["Qdrant has Langchain integrations", "Qdrant also has Llama Index integrations"]
metadata = [
    {"source": "Langchain-docs"},
    {"source": "Llama-index-docs"},
]
ids = [42, 2]

client.add(
    collection_name="demo_collection",
    documents=docs,
    metadata=metadata,
    ids=ids
)

search_result = client.query(
    collection_name="demo_collection",
    query_text="This is a query document"
)
print(search_result)

FastEmbed与Qdrant集成示意图

学习资源

总结

FastEmbed作为一个高效、准确的嵌入生成库,为开发者提供了强大的工具来处理文本和图像数据。通过本文的介绍和资源汇总,相信读者可以快速上手FastEmbed,并在实际项目中充分发挥其优势。如果您在使用过程中遇到任何问题,欢迎在GitHub Issues上提出,或加入Qdrant Discord社区寻求帮助。