Qdrant 的 FastEmbed

Qdrant 的 FastEmbed 是一个轻量、快速的 Python 库，用于生成嵌入。

• 量化模型权重
• ONNX Runtime，无 PyTorch 依赖
• CPU 优先设计
• 用于大型数据集编码的数据并行。

​

依赖项

pip install -qU  fastembed

​

导入

from langchain_community.embeddings.fastembed import FastEmbedEmbeddings

​

实例化 FastEmbed

​

参数

• model_name: str（默认值：“BAAI/bge-small-en-v1.5”）

  要使用的 FastEmbedding 模型名称。您可以在此处找到支持的模型列表。

• max_length: int（默认值：512）

  最大令牌数。值大于 512 时行为未知。

• cache_dir: Optional[str]（默认值：None）

  缓存目录的路径。默认为父目录中的 local_cache。

• threads: Optional[int]（默认值：None）

  单个 onnxruntime 会话可使用的线程数。

• doc_embed_type: Literal["default", "passage"]（默认值：“default”）

  “default”：使用 FastEmbed 的默认嵌入方法。

  “passage”：在嵌入之前给文本加上“passage”前缀。

• batch_size: int（默认值：256）

  编码的批处理大小。值越高将占用更多内存，但速度更快。

• parallel: Optional[int]（默认值：None）

  如果 >1，将使用数据并行编码，建议用于大型数据集的离线编码。如果 0，使用所有可用核心。如果 None，不使用数据并行处理，而是使用默认的 onnxruntime 线程。

embeddings = FastEmbedEmbeddings()

​

用法

​

生成文档嵌入

document_embeddings = embeddings.embed_documents(
    ["This is a document", "This is some other document"]
)

​

生成查询嵌入

query_embeddings = embeddings.embed_query("This is a query")