开源项目 `text-embeddings` 使用教程

开源项目 text-embeddings 使用教程

text-embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-embeddings

1. 项目的目录结构及介绍

text-embeddings/
├── data/
│   └── posts/
├── src/
│   └── main.py
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放项目所需的数据文件，例如 StackOverflow 数据集。
• src/: 包含项目的源代码，其中 main.py 是主要的启动文件。
• .gitignore: 指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
• Dockerfile: 用于构建 Docker 容器的配置文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证，本项目使用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

src/main.py

main.py 是项目的启动文件，主要功能如下：

• 数据索引: 从 StackOverflow 数据集中读取问题标题，并使用预训练的句子嵌入模型生成密集向量，然后将这些向量索引到 Elasticsearch 中。
• 查询处理: 接受用户输入的自由文本查询，将其转换为向量，并通过余弦相似度在 Elasticsearch 中搜索相似的问题。
• 查询示例: 提供了一些查询示例，展示了如何使用该脚本进行相似问题搜索。

使用方法

1. 确保已安装 Python 3 和 pip。
2. 安装项目依赖：

   pip3 install -r requirements.txt
   

3. 启动 Elasticsearch 节点。
4. 运行脚本：

   python3 src/main.py
   

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包，例如：

elasticsearch==7.3.0
numpy==1.19.2
tensorflow==2.3.1

Dockerfile

Dockerfile 用于构建 Docker 容器，内容如下：

FROM python:3.6

# 设置工作目录
WORKDIR /usr/src/app

# 复制项目文件
COPY . .

# 安装依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 启动 Elasticsearch 和脚本
CMD ["python", "./src/main.py"]

.gitignore

.gitignore 文件指定了 Git 忽略的文件和目录，例如：

*.pyc
__pycache__/
data/

LICENSE

LICENSE 文件包含了项目的开源许可证，本项目使用 Apache-2.0 许可证。

README.md

README.md 文件是项目的说明文档，包含了项目的基本介绍、使用方法和示例查询。

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通过以上内容，您可以了解 text-embeddings 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本信息，并能够按照教程进行项目的安装和使用。

text-embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-embeddings