Hugging Face
Generate Vector Embeddings for your Gen AI applications from one of the open source models available on the Hugging Face platform.
Verwenden Sie diese Integration kostenlosWas ist "Hugging Face"?
Hugging Face ist eine führende Plattform für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die ein umfassendes Ökosystem für die Erstellung, das Training und den Einsatz modernster Modelle bietet. Hugging Face bietet ein umfangreiches Repository an vortrainierten Modellen, Datensätzen und Tools, die es Entwicklern, Forschern und Unternehmen ermöglichen, die Leistung der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und des maschinellen Sehens zu nutzen.
- Open-Source-Bibliothek mit über 728.000 Modellen und über 160.000 Datensätzen
- Kollaborative Plattform für die KI-Community
- Modernste Tools für Modelltraining, Feinabstimmung und Einsatz
Warum Hugging Face Models mit Zilliz Cloud verwenden?
Konvertieren Sie Ihre unstrukturierten Daten in Vektoreinbettungen mit Hilfe von hochmodernen Machine-Learning-Modellen, die auf Hugging Face gehostet werden, und speichern Sie diese Einbettungen dann effizient in der Zilliz Cloud und fragen Sie sie ab. Diese leistungsstarke Kombination bietet mehrere entscheidende Vorteile:
- Nahtlose Integration modernster KI-Modelle mit leistungsstarker Vektorspeicherung
- Verbesserte Abfragegenauigkeit und Skalierbarkeit für Gen-KI-Anwendungen
- Optimierter Workflow von der Modellauswahl bis zur Produktionsbereitstellung
- Flexibilität bei der Auswahl des richtigen Einbettungsmodells für optimale Ergebnisse in Ihrem spezifischen Anwendungsfall Durch die Nutzung des umfangreichen Modell-Repositorys von Hugging Face und der effizienten Vektordatenbank von Zilliz Cloud können Sie schnell anspruchsvolle KI-gesteuerte Anwendungen entwickeln und einsetzen, die sich durch die Verarbeitung und Analyse unstrukturierter Daten auszeichnen.
Wie Hugging Face mit Zilliz Cloud funktioniert
Ein guter Ausgangspunkt für die Suche nach einem Modell auf der HuggingFace-Plattform ist das MTEB-Leaderboard (Massive Text Embedding Benchmark). Das MTB-Leaderboard dient als umfassender Knotenpunkt für die Bewertung von Texteinbettungsmodellen und ist ein Multi-Task- und Multi-Sprachen-Vergleich von Einbettungsmodellen. Es bietet einen Überblick über die Leistung jedes Modells bei verschiedenen Aufgaben.
mteb Leaderboard von HuggingFace
Bei einer so großen Auswahl an Modellen hilft Ihnen MTEB, die richtige Wahl anhand von Kategorien wie Rang, Retrieval Average, maximale Tokenlänge, Einbettungsdimension und mehr zu treffen. Das kann überwältigend sein, deshalb haben wir einen Blog über How to Choose the Best Embedding Model for you Data geschrieben, um Ihnen zu helfen.
Sobald Sie Ihr Einbettungsmodell ausgewählt haben, können Sie Ihre Daten in Vektoreinbettungen umwandeln und in der Zilliz Cloud speichern. Dies ist der erste Schritt zum Aufbau Ihrer semantischen Ähnlichkeitssuchanwendung, die die Grundlage für Anwendungsfälle wie Retrieval Augmented Generation, Anomaly Detection, Recommender Systems und mehr sein kann!
Lernen Sie
Der beste Weg, um zu beginnen, ist ein praktisches Tutorial. Dieses [Tutorial] (https://docs.zilliz.com/docs/question-answering-using-zilliz-cloud-and-hugging-face) zeigt Ihnen, wie Sie eine Frage- und Antwort-Lösung mit Hugging Face und Zilliz Cloud erstellen.