Hugging Face
Generate Vector Embeddings for your Gen AI applications from one of the open source models available on the Hugging Face platform.
Utilizzate questa integrazione gratuitamenteChe cos'è il viso abbracciato?
Hugging Face è una piattaforma leader per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, che offre un ecosistema completo per la creazione, l'addestramento e la distribuzione di modelli all'avanguardia. Offre un vasto archivio di modelli pre-addestrati, set di dati e strumenti che consentono a sviluppatori, ricercatori e aziende di sfruttare la potenza dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e della computer vision.
- Libreria open-source di oltre 728.000 modelli e 160.000 set di dati
- Piattaforma collaborativa per la comunità dell'intelligenza artificiale
- Strumenti all'avanguardia per l'addestramento, la messa a punto e la distribuzione dei modelli
Perché utilizzare i modelli di volti abbracciati con Zilliz Cloud?
Convertite i vostri dati non strutturati in embedding vettoriali utilizzando modelli di Machine Learning all'avanguardia ospitati su Hugging Face, quindi memorizzate e interrogate questi embedding in modo efficiente su Zilliz Cloud. Questa potente combinazione offre diversi vantaggi chiave:
- Integrazione perfetta di modelli di IA all'avanguardia con uno storage vettoriale ad alte prestazioni.
- Maggiore precisione di recupero e scalabilità per le applicazioni di IA di tipo gen.
- Flusso di lavoro semplificato dalla selezione del modello all'implementazione in produzione
- Flessibilità nella scelta del giusto modello di incorporazione per ottenere risultati ottimali nel vostro caso d'uso specifico. Sfruttando il vasto repository di modelli di Hugging Face e l'efficiente database vettoriale di Zilliz Cloud, è possibile sviluppare e distribuire rapidamente sofisticate applicazioni di IA che eccellono nell'elaborazione e nell'analisi di dati non strutturati.
Come funziona Hugging Face con Zilliz Cloud
Un buon punto di partenza per cercare un modello sulla piattaforma HuggingFace è la MTEB leaderboard (Massive Text Embedding Benchmark). La classifica MTB è un punto di riferimento completo per la valutazione dei modelli di incorporazione del testo ed è un confronto multi-task e multi-lingua dei modelli di incorporazione. Offre una panoramica delle prestazioni di ciascun modello nei vari compiti.
mteb Leaderboard da HuggingFace
Con così tanti modelli tra cui scegliere, MTEB vi aiuta a filtrare per trovare la scelta giusta in base a categorie come Rank, Retrieval Average, lunghezza massima dei token, dimensione dell'embedding e altro ancora. La scelta può risultare eccessiva e per questo abbiamo scritto un blog su Come scegliere il miglior modello di incorporamento per i vostri dati per aiutarvi.
Una volta scelto il modello di embedding, è possibile convertire i dati in embedding vettoriali e memorizzarli in Zilliz Cloud. Questo è il primo passo per costruire la vostra applicazione di ricerca per similarità semantica che può essere la base per casi d'uso come Retrieval Augmented Generation, Anomaly Detection, Recommender Systems e altro ancora!
Imparare
Il modo migliore per iniziare è un'esercitazione pratica. Questo tutorial vi guiderà nella costruzione di una soluzione di domande e risposte con Hugging Face e Zilliz Cloud.