nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5 使用时需要/nomic-bert-2048

### 使用 nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5 和集成 nomic-bert-2048 #### 关于 nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5 的使用方法 nomic-embed-text-v1.5 是一种高效的文本嵌入模型，在多任务处理、性能和易用性上表现优异[^1]。该模型适用于多种自然语言处理场景，例如语义相似度计算、分类任务等。 要正确使用此模型，可以按照以下方式操作： 1. **安装依赖库** 首先需要克隆项目的仓库并安装必要的 Python 库。可以通过如下命令完成： ```bash git clone https://gitcode.com/mirrors/nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5 cd nomic-embed-text-v1.5 pip install -r requirements.txt ``` 2. **加载预训练模型** 加载模型通常通过调用框架中的接口实现。以下是基于 Hugging Face Transformers 或其他支持框架的一个简单示例： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5") model = AutoModel.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5") text = "这是一个测试句子" inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).numpy() print(embeddings.shape) # 输出形状 (batch_size, embedding_dim) ``` 3. **应用到具体任务** 得到的 `embeddings` 可用于后续的任务，比如聚类分析或作为输入传递给机器学习算法。 --- #### nomic-embed-text-v1.5 与 nomic-bert-2048 的关系 虽然两者都属于 Nomic AI 提供的系列模型，但它们的功能定位有所不同。 - **nomic-embed-text-v1.5**: 主要专注于高效生成高质量的文本向量表示，适合轻量化部署环境下的各种下游任务。 - **nomic-bert-2048**: 更倾向于提供更大规模参数的支持能力，能够捕捉更复杂的上下文特征，但在资源消耗上有更高需求[^3]。 如果希望将这两个模型结合起来，则可以根据实际应用场景设计混合架构。例如，利用 nomic-embed-text-v1.5 进行初步筛选或者降维处理后再交给 nomic-bert-2048 处理复杂逻辑部分。 --- ### 示例代码：结合两个模型的工作流 假设我们有一个简单的二阶段工作流程——第一阶段由 nomic-embed-text-v1.5 负责快速过滤数据集；第二阶段则交予 nomic-bert-2048 完成精细预测。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import numpy as np def get_embeddings(model_name, texts): """获取指定模型名称对应的文本嵌入""" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).numpy() texts = ["样本一", "样本二"] # 第一步：使用 v1.5 获取初始嵌入 v1_5_embeddings = get_embeddings("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5", texts) # 假设这里有一些条件判断来决定哪些进入下一步... filtered_texts = [text for i, text in enumerate(texts) if some_condition(v1_5_embeddings[i])] # 第二步：仅对符合条件的数据运行 BERT-2048 if filtered_texts: bert_2048_embeddings = get_embeddings("nomic-ai/nomic-bert-2048", filtered_texts) else: bert_2048_embeddings = [] print(bert_2048_embeddings) ``` 以上展示了如何分层运用不同模型的能力以优化整体效率。 ---