nomic-embed-text如何使用
时间: 2025-03-05 07:44:51 浏览: 397
### Nomic-Embed-Text 使用教程
#### 安装依赖库
为了使用 `nomic-embed-text` 工具,需先安装必要的 Python 库。可以通过 pip 来完成这一操作。
```bash
pip install git+https://gitcode.com/mirrors/nomic-ai/nomic-embed-text-v1.git
```
对于更新版本 v1.5,则应执行如下命令来获取最新特性[^2]:
```bash
pip install git+https://gitcode.com/mirrors/nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5.git
```
#### 初始化 Embedding 实例
创建一个新的 embedding 对象实例用于处理文本数据。这里展示如何初始化一个基础配置的对象。
```python
from nomic import embed_text
embedding_model = embed_text.Embedder()
```
#### 加载预训练模型
加载官方提供的预训练权重文件可以加速开发流程并提高准确性。下面的例子展示了怎样指定路径加载本地保存好的模型参数。
```python
# 假设已下载好预训练模型至当前目录下的 'models' 文件夹内
model_path = './models/pretrained_weights.pth'
embedding_model.load_pretrained(model_path)
```
#### 执行嵌入转换
准备好待处理的数据集之后就可以调用相应的方法来进行实际的向量化工作了。此过程会返回每条记录对应的高维特征表示形式。
```python
texts_to_embed = ["这是一个测试句子", "Another example sentence."]
embedded_vectors = embedding_model.embed(texts_to_embed)
for i, vec in enumerate(embedded_vectors):
print(f"Sentence {i}: Vector length={len(vec)}")
```
#### 自定义超参数调整
如果希望进一步优化性能表现或是适应特定应用场景的需求,还可以通过修改一些内部设置来自定义行为模式。比如改变 batch size 或者启用 GPU 支持等选项都可以在这里进行设定。
```python
custom_config = {
'batch_size': 32,
'device': 'cuda', # or 'cpu'
}
embedding_model.configure(**custom_config)
```
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