ragflow加载嵌入式模型
时间: 2025-04-24 17:43:56 浏览: 95
### 如何在 RAGFlow 中加载嵌入式模型
为了实现检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG),通常需要集成预训练的语言模型和索引数据库。在这个过程中,加载嵌入式模型是一个重要环节。下面介绍一种方法,在基于 LangChain 实现的 RAG 流程中引入自定义或微调后的嵌入模型。
#### 使用 Hugging Face Transformers 加载嵌入模型
假设已经有一个经过特定领域数据集上微调过的 Sentence-BERT 或其他相似架构作为嵌入模型,则可以通过如下方式将其应用于 RAG 架构:
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# 初始化SentenceTransformer对象并指定本地路径或HuggingFace上的模型ID
embedding_model = SentenceTransformer('path_to_your_finetuned_model') # 如果是远程仓库则填入model_id[^2]
def encode_documents(documents):
"""编码文档列表"""
embeddings = embedding_model.encode(documents)
return embeddings.tolist()
```
这段代码展示了如何利用 `sentence-transformers` 库中的 `SentenceTransformer` 类来实例化一个可以用来计算文本向量表示的对象。这里假定读者已经有了一个预先训练好并且可能针对具体应用场景进行了调整的模型文件或者可以直接通过互联网访问到该模型。
#### 将嵌入功能整合至 RAG Flow
一旦拥有了上述能够处理输入字符串并返回相应特征向量的方法之后,就可以很容易地把它融入整个信息检索管道里去。对于每一个待查询的问题或是新加入的知识库条目而言,都需要先转换成低维空间里的点;接着再依据这些坐标来进行最近邻搜索等操作以找到最匹配的结果项。
```python
import faiss
import numpy as np
class FaissIndexer:
def __init__(self, dimension=768): # 默认维度大小取决于所使用的嵌入模型
self.index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
def add(self, vectors):
"""添加新的向量到索引结构中"""
vectors_np = np.array(vectors).astype('float32')
self.index.add(vectors_np)
def search(self, query_vector, k=5):
"""执行k近邻搜索"""
D, I = self.index.search(np.array([query_vector]).astype('float32'), k=k)
return list(zip(I[0], D[0]))
```
此部分实现了简易版 FAISS 向量搜索引擎类 `FaissIndexer` 。它允许使用者高效地管理大量高维稀疏分布的数据集合,并支持快速定位那些与给定样本最为接近的成员们。当面对大规模语料库时尤为有用处——只需一次性的构建好索引即可反复利用其加速后续的各项任务。
综上所述,通过结合合适的工具包和技术手段,可以在不改变原有框架设计的前提下顺利实现在 RAG 工作流内部署个性化定制版本的嵌入机制的目的[^1]。
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