Hugging Face
Generate Vector Embeddings for your Gen AI applications from one of the open source models available on the Hugging Face platform.
この統合を無料で利用するハギング・フェイスとは？
Hugging Faceは、人工知能と機械学習のための主要なプラットフォームであり、最先端のモデルを構築、訓練、展開するための包括的なエコシステムを提供します。それは、開発者、研究者、企業が自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョンの力を活用できるようにする、事前訓練されたモデル、データセット、ツールの膨大なリポジトリを提供します。
- 728,000以上のモデルと160,000以上のデータセットからなるオープンソースライブラリ
- AIコミュニティのための共同プラットフォーム
- モデルのトレーニング、微調整、デプロイのための最先端ツール
なぜZilliz Cloudでハグ顔モデルを使うのか？
Hugging Face上でホストされている最先端の機械学習モデルを使用して、非構造化データをベクトル埋め込みに変換し、Zilliz Cloudでこれらの埋め込みを効率的に保存し、クエリします。この強力な組み合わせは、いくつかの重要な利点を提供します：
- 最先端のAIモデルと高性能ベクトルストレージのシームレスな統合
- Gen AIアプリケーションのための検索精度とスケーラビリティの向上
- モデルの選択から本番展開までのワークフローを合理化
- 特定のユースケースにおいて最適な結果を得るために適切なエンベッディングモデルを選択する柔軟性 Hugging Faceの膨大なモデルリポジトリとZilliz Cloudの効率的なベクターデータベースを活用することで、非構造化データの処理と分析に優れた洗練されたAI駆動型アプリケーションを迅速に開発・展開することができます。
ZillizクラウドとHugging Faceの連携について
HuggingFaceプラットフォーム上でモデルを見つけようとするとき、良いスタート地点はMTEB leaderboard (Massive Text Embedding Benchmark)です。MTBリーダーボードは、テキスト埋め込みモデル評価のための包括的なハブとして機能し、埋め込みモデルのマルチタスクおよび多言語比較です。様々なタスクにおける各モデルのパフォーマンスの概要を提供します。
HuggingFaceのMTBリーダーボード](https://assets.zilliz.com/MTEB_Leaderboard_e9da048e6c.png)
MTEBは、Rank、Retrieval Average、Max token length、Embedding dimensionなどのカテゴリから、適切なモデルを選択するためのフィルタリングを支援します。そのため、私たちはHow to Choose the Best Embedding Model for your Dataというブログを書きました。
埋め込みモデルを選択したら、データをベクトル埋め込みに変換し、Zilliz Cloudに保存します。これは、Retrieval Augmented Generation、異常検知、Recommender Systemsなどのユースケースの基礎となる、意味類似検索アプリケーションを構築するための最初のステップです！
学ぶ
チュートリアルから始めるのが一番です。このチュートリアルでは、Hugging FaceとZilliz Cloudを使ってQ&Aソリューションを構築する方法を説明します。