Sentence Transformers 成为 RAG 生成嵌入模型
时间: 2025-07-06 07:51:48 浏览: 1
### 使用 Sentence Transformers 为 RAG 模型生成嵌入
为了使 RAG 系统更高效并提高其可扩展性,在处理用户查询时,可以利用预训练的 SentenceTransformer 将文本映射到高维空间中的密集向量表示。这些向量随后用于执行相似性搜索以找到最相关的文档片段。
对于输入查询 q 和一组候选文档 D={d_1,d_2,...,d_n} ,SentenceTransformer 能够计算出它们各自的嵌入 e_q 和 E_D=[e_d1,e_d2,…,e_dn] 。之后,通过余弦相似度或其他距离度量方法来衡量 e_q 和 E_D 中各个成员之间的接近程度[^1]。
下面是一个简单的 Python 实现案例,展示如何使用 `sentence-transformers` 库加载一个预训练模型,并将其应用于创建查询和文档集合的嵌入:
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
# 加载预训练好的BERT句编码器模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
def generate_embeddings(texts):
"""Generate embeddings for a list of texts using the loaded model."""
return model.encode(texts)
query = "What are retrieval-augmented generation models?"
documents = [
"Retrieval-Augmented Generation combines dense vector representations with sparse information.",
"In Retrieval-Augmented Generation systems, documents retrieved by an IR system serve as context."
]
# Generate embeddings for both query and document corpus
query_embedding = generate_embeddings([query])[0]
document_embeddings = generate_embeddings(documents)
print("Query Embedding:", query_embedding)
for i, doc_emb in enumerate(document_embeddings):
print(f"Document {i+1} Embedding:", doc_emb)
```
此脚本首先定义了一个辅助函数 `generate_embeddings()` 来封装调用 SentenceTransformer 的 encode 方法的过程;接着分别对单个查询字符串以及多个文档组成的列表进行了嵌入操作。最终输出了每项对应的稠密特征向量。
一旦获得了上述形式的嵌入表达,就可以进一步实施近邻查找算法(如 FAISS 或 HNSWLib),从而快速定位与给定问题最为匹配的知识条目[^4]。
阅读全文
相关推荐


















