【大模型应用开发-实战】（四）使用embedding在⾃⼰的电脑上运⾏⼤模型

最新推荐文章于 2025-07-01 21:31:41 发布
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#embedding #langchain #fastapi #python #web3.py

本文是大模型应用开发实战系列的第三部分，详细介绍如何在个人电脑上利用embedding技术运行大型模型，提供实践指导。

【大模型应用开发-实战】（三）使用embedding在⾃⼰的电脑上运⾏⼤模型

【大模型应用开发-实战】（三）使用embedding在⾃⼰的电脑上运⾏⼤模型

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大模型微调部署实战及类GPT工具的高效使用
herosunly的博客
07-24 22万+
本文主要介绍了专栏《大模型微调部署实战及类GPT工具的高效使用》的核心内容，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 专栏亮点 3. 你的收获 4. 详细目录
大模型微调和RAG的应用场景
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herosunly的博客
06-19 24万+
本文主要介绍了大模型微调和RAG的应用场景，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 大模型微调 vs. RAG
ollama 本地安装 embedding 模型
python123456_的博客
01-23 2万+
知识库领域的 LLM 大模型和 Embedding 大模型有区别么？为什么在 RAG 领域，需要单独设置 embedding 大模型？在人工智能领域，大型语言模型（LLM）和嵌入模型（Embedding Model）是自然语言处理（NLP）中的两大关键技术，尤其在知识库构建和信息检索中发挥着重要作用。尽管它们都属于 NLP 范畴，但它们在功能、应用场景和资源需求上存在显著差异。Embedding 模型的主要任务是将文本转换为数值向量表示。这些向量可以用于计算文本之间的相似度、进行信息检索和聚类分析。
GraphRAG：LLM之本地部署GraphRAG（GLM-4+Xinference的embedding模型）（附带ollma部署方式）
weixin_44598554的博客
07-31 5157
有空再写微软开源的GraphRAG默认是使用openai的接口的（GPT的接口那是要money的），于是就研究了如何使用开源模型本地部署。
GraphRAG + Ollama 本地部署全攻略：避坑实战指南
bagell的博客
08-23 1595
1微软开源 GraphRAG 后，热度越来越高，目前 GraphRAG 只支持 OpenAI 的闭源大模型，导致部署后使用范围大大受限，本文通过 GraphRAG 源码的修改，来支持更广泛的 Embedding 模型和开源大模型，从而使得 GraphRAG 的更容易上手使用。2需要 Python 3.10-3.12 环境。安装完整后，需要创建一个文件夹，用来存储你的知识数据，目前 GraphRAG 只支持 txt 和 csv 格式。首先，我们需要运行以下命令来初始化。
WIN10 本地部署 BGE Embedding 向量化模型
weixin_42176639的博客
02-24 2232
type=zh&content_1=小明把小红的自行车骑坏了&content_2=被小明骑坏的自行车是小红的。type=zh&content_1=小明把小红的自行车骑坏了&content_2=被小红骑坏的自行车是小明的。本文通过 Anconda 创建虚拟环境演示，可以直接用本地环境或其他虚拟形式，Anconda 的替代包可以用。在模型文件所在的目录，打开控制台文件夹，并切换到虚拟环境 env-bge。换成相反说法，相似度仍然很高，看来是有点小问题的。
Qwen3-Embedding 本地部署
最新发布
穿越星空
07-01 1945
本文简单介绍了Qwen3-Embedding如何通过huggingface、ollama以及docker进行本地化部署。
【大模型应用开发-实战】（三）使用Ollama在⾃⼰的电脑上运⾏⼤模型（下）
04-29 432
LangChain 官⽅⽂档有详细介绍如何调⽤本地模型。LangChain 调⽤本地模型。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-优快云博客。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-优快云博客。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-优快云博客。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-优快云博客。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-优快云博客。【大模型应用开发-实战】（十）Embedding模型部署-CS
Langchain4j-Java大模型应用开发实战
program哲学
07-23 4674
本文详细介绍如何基于Java 利用Langchain4j框架开发大模型应用，包括各种实战内容
AI大模型探索之路-实战篇3：基于私有模型GLM-企业级知识库开发实战
寻道AI，探索AI无限可能！
04-22 4403
在当今信息时代，数据已经成为企业的核心资产之一。对于许多企业而言，信息安全和私密性是至关重要的，因此对外部服务提供的数据接口存在天然的警惕性。因此常规的基于在线大模型接口落地企业知识库项目，很难满足这些企业的安全需求。面对这样的挑战，只有私有化的部署方案才能满足企业需求；在实战篇2中《AI大模型探索之路-实战篇2：基于CVP架构-企业级知识库实战落地》，设计实现了基于CVP架构的企业知识库。本篇文章中将对企业知识库进行进一步的改造升级，以满足企业安全性方面的需求；
大模型系列：OpenAI使用技巧_使用文本向量化Embeding进行分类
数智笔记
12-30 1346
在这个文本分类任务中，我们基于评论文本的嵌入预测食品评论的评分（1到5）。我们将数据集分为训练集和测试集，以便在未见数据上实际评估性能。本笔记本分享了使用嵌入进行文本分类的示例。对于许多文本分类任务，我们已经看到微调模型比嵌入效果更好。毫不意外，5星和1星的评论似乎更容易预测。也许有更多的数据，2-4星之间的细微差别可以更好地预测，但人们如何使用中间分数也可能更加主观。五星级评论总体上表现最好，这并不太令人惊讶，因为它们在数据集中最为常见。我们还建议拥有比嵌入维度更多的示例，但我们在这里并没有完全实现。
Embedding向量模型在RAG本地知识库中如何使用
python12222_的博客
03-20 1212
通过理解这些技术细节，即使是刚入门的小白也能做出专业选择。当处理中文合同文档时，选择BGE模型配合余弦相似度；处理跨国客服对话记录时，Jina的多语言支持是更好的选择；​ 记住，选择模型的依据终止依据——合适的才是最好的！
本地部署Embedding模型API服务的实战教程
herosunly的博客
02-28 15万+
本文主要介绍了本地部署Embedding模型API服务的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 下载模型 3. 运行代码 3.1 启动模型服务 3.2 调用代码
（超详细)AI大模型部署安装,傻瓜式安装配置步骤，解决一切问题
大模型研究中心
09-25 9492
Rerankers是Github上支持rerank模型本地化的一个开源项目，支持不同类型的rerank模型，比如transformer-based, API-based，RankGTP等。我理解transformer-based cross-encoder类型的模型是主流，所以后续采用的也是这种。我了解有限，建议参考github项目文档了解更全面的信息。
只需三步，本地打造自己的AI个人专属知识库
AAI666666的博客
04-08 4万+
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大模型知识库本地部署：一文详解常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型（文末福利）
huang9604的博客
12-12 4060
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Embedding模型介绍&部署部署
大叔比较胖的博客
02-20 1651
是一种将高维数据（如‌文本、图像、音频）映射到低维空间的技术，其中每个数据点由实数构成的向量表示，这些向量在向量空间中的位置反映了数据的语义特征。这种技术广泛应用于‌自然语言处理和‌机器学习中，使得计算机能够理解和处理文本等数据。以下是关于Embedding模型的一些关键点：‌1总体来说，Embedding模型是现代数据分析和机器学习中的一个关键技术，它使得计算机能够理解和处理复杂的数据结构，如文本和图像，从而推动了人工智能技术在多个领域的应用和发展。
deepseek + embeding模型搭建本地知识库
weixin_44612246的博客
02-15 5761
deepseek embeding本地部署 rag 知识库 向量数据库
Ai大模型实现本地化部署攻略，收藏这一篇就够了！
bagell的博客
10-28 5485
Rerankers是Github上支持rerank模型本地化的一个开源项目，支持不同类型的rerank模型，比如transformer-based, API-based，RankGTP等。我理解transformer-based cross-encoder类型的模型是主流，所以后续采用的也是这种。我了解有限，建议参考github项目文档了解更全面的信息。
SpringAI与Deepseek大模型RAG应用开发实战
SpringAI与DeepSeek大模型的应用开发实战项目，是当前人工智能技术在企业级应用中落地的重要实践案例。该项目以SpringAI框架为核心，结合DeepSeek等先进的大语言模型（LLM），深入探讨了RAG（检索增强生成）系统的...
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