BCEmbedding 项目使用教程

BCEmbedding 项目使用教程

BCEmbedding项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bc/BCEmbedding

1. 项目的目录结构及介绍

BCEmbedding 项目的目录结构如下：

BCEmbedding/
├── README.md
├── setup.py
├── bcembedding/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   ├── config.py
│   └── utils.py
├── examples/
│   ├── example1.py
│   └── example2.py
└── tests/
    ├── test_model.py
    └── test_config.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。
• bcembedding/: 核心代码目录。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • model.py: 模型定义文件。
  • config.py: 配置文件。
  • utils.py: 工具函数文件。
• examples/: 示例代码目录。
  • example1.py: 示例代码1。
  • example2.py: 示例代码2。
• tests/: 测试代码目录。
  • test_model.py: 模型测试文件。
  • test_config.py: 配置测试文件。

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 example1.py 的示例代码：

from bcembedding import EmbeddingModel

# 初始化模型
model = EmbeddingModel(model_name_or_path="maidalun1020/bce-embedding-base_v1")

# 示例句子
sentences = ['这是一个示例句子。', '这是另一个示例句子。']

# 提取嵌入向量
embeddings = model.encode(sentences)

print(embeddings)

启动文件介绍

• example1.py: 展示了如何初始化模型并提取句子的嵌入向量。
• example2.py: 展示了如何使用 RerankerModel 进行相关性评分和重排序。

3. 项目的配置文件介绍

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

# config.py

class Config:
    def __init__(self):
        self.model_name_or_path = "maidalun1020/bce-embedding-base_v1"
        self.max_seq_length = 128
        self.batch_size = 32
        self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

配置文件介绍

• model_name_or_path: 模型名称或路径。
• max_seq_length: 最大序列长度。
• batch_size: 批处理大小。
• device: 设备类型（cuda 或 cpu）。

通过配置文件，用户可以自定义模型的参数，以适应不同的应用场景。

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