【亲测免费】 FlagEmbedding 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

FlagEmbedding 项目的目录结构如下：

FlagEmbedding/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── flag_embedding/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   ├── utils.py
│   └── config.py
├── examples/
│   ├── example_1.py
│   ├── example_2.py
│   └── example_3.py
└── tests/
    ├── test_model.py
    ├── test_utils.py
    └── test_config.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• flag_embedding/: 核心代码目录。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • model.py: 模型定义文件。
  • utils.py: 工具函数文件。
  • config.py: 配置文件。
• examples/: 示例代码目录。
  • example_1.py: 示例代码1。
  • example_2.py: 示例代码2。
  • example_3.py: 示例代码3。
• tests/: 测试代码目录。
  • test_model.py: 模型测试文件。
  • test_utils.py: 工具函数测试文件。
  • test_config.py: 配置文件测试文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 examples 目录下的示例代码文件。以下是 example_1.py 的示例代码：

from flag_embedding import FlagModel

sentences_1 = ["样例数据-1", "样例数据-2"]
sentences_2 = ["样例数据-3", "样例数据-4"]

model = FlagModel('BAAI/bge-large-zh-v1.5', query_instruction_for_retrieval="为这个句子生成表示以用于检索相关文章：", use_fp16=True)

embeddings_1 = model.encode(sentences_1)
embeddings_2 = model.encode(sentences_2)

similarity = embeddings_1 @ embeddings_2.T
print(similarity)

启动文件介绍

• example_1.py: 展示了如何使用 FlagModel 进行文本嵌入和相似度计算。
• example_2.py: 展示了如何进行分类任务。
• example_3.py: 展示了如何进行检索任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 flag_embedding/config.py。以下是配置文件的部分内容：

# config.py

class Config:
    def __init__(self):
        self.model_name = 'BAAI/bge-large-zh-v1.5'
        self.query_instruction = "为这个句子生成表示以用于检索相关文章："
        self.use_fp16 = True
        self.batch_size = 32
        self.max_length = 512

config = Config()

配置文件介绍

• model_name: 模型名称。
• query_instruction: 查询指令。
• use_fp16: 是否使用半精度浮点数。
• batch_size: 批处理大小。
• max_length: 最大序列长度。

通过修改 config.py 文件中的参数，可以调整模型的行为和性能。