Embedding Studio 开源项目教程

Embedding Studio 开源项目教程

embedding_studio Embedding Studio is a framework which allows you transform your Vector Database into a feature-rich Search Engine. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/embedding_studio

1. 项目介绍

Embedding Studio 是一个创新的开源框架，旨在将结合了嵌入模型和向量数据库的系统无缝转换为功能丰富的搜索引擎。它内置了点击流收集、搜索体验的持续改进以及嵌入模型的自动适应等功能，提供了一个开箱即用的全周期搜索引擎解决方案。

主要特点

• 全周期搜索引擎：将向量数据库转换为全周期搜索引擎。
• 用户反馈收集：收集用户点击流等反馈。
• 搜索体验改进：实时改进搜索体验，无需长时间等待。
• 嵌入模型优化：通过迭代度量微调过程改进嵌入模型。
• 零样本查询解析器：混合结构化数据库与非结构化搜索。

2. 项目快速启动

环境准备

确保你的系统上安装了 Docker Compose。你可以通过以下命令检查版本：

docker compose version

启动服务

首先，启动所有 Embedding Studio 服务：

docker compose up -d

模拟用户搜索会话

运行预构建的脚本来模拟用户行为：

docker compose --profile demo_stage_clickstream up -d

模型微调

执行以下命令以启动模型微调：

docker compose --profile demo_stage_finetuning up -d

检查微调任务

发送 GET 请求以获取所有微调任务：

curl -X GET http://localhost:5000/api/v1/fine-tuning/task

监控微调进度

使用任务 ID 直接监控微调进度：

curl -X GET http://localhost:5000/api/v1/fine-tuning/task/[task_id]

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 企业级目录平台：适用于拥有大量目录和丰富非结构化数据的企业。
• 客户中心化平台：优先考虑个性化体验的客户中心化平台。
• 动态内容平台：内容不断演变且用户偏好动态变化的平台。
• 复杂搜索查询平台：处理复杂和多方面搜索查询的平台。
• 混合数据类型搜索：整合混合数据类型搜索过程的平台。
• 持续优化平台：通过用户交互寻求持续优化的平台。
• 预算敏感型组织：寻求强大且经济实惠解决方案的预算敏感型组织。

最佳实践

• 数据源定制：根据业务需求定制数据源、向量数据库和嵌入模型。
• 用户反馈整合：有效整合用户点击流等反馈，持续改进搜索体验。
• 模型微调策略：制定合理的模型微调策略，确保搜索结果的准确性和相关性。

4. 典型生态项目

相关项目

• Docker：用于容器化部署和管理服务。
• Mlflow：用于模型管理和实验跟踪。
• PyTorch：用于深度学习和模型微调。
• Elasticsearch：用于构建和扩展搜索引擎。

生态整合

• Docker Compose：用于定义和运行多容器 Docker 应用程序。
• Mlflow UI：通过 Mlflow UI 监控和管理模型微调过程。
• PyTorch Lightning：用于简化深度学习模型的训练和微调。
• Elasticsearch API：通过 Elasticsearch API 扩展搜索功能。

通过以上模块的详细介绍和实践指南，你可以快速上手并深入了解 Embedding Studio 开源项目。

embedding_studio Embedding Studio is a framework which allows you transform your Vector Database into a feature-rich Search Engine. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/embedding_studio