Hugging Face

A Hugging Face é uma plataforma líder para a inteligência artificial e a aprendizagem automática, fornecendo um ecossistema abrangente para a criação, formação e implementação de modelos topo de gama. Oferece um vasto repositório de modelos pré-treinados, conjuntos de dados e ferramentas que permitem aos programadores, investigadores e empresas tirar partido do poder do processamento de linguagem natural (PNL) e da visão por computador.

• Biblioteca de código aberto com mais de 728.000 modelos e mais de 160.000 conjuntos de dados
• Plataforma colaborativa para a comunidade de IA
• Ferramentas de ponta para formação, afinação e implementação de modelos

Converta os seus dados não estruturados em embeddings vectoriais utilizando modelos de aprendizagem automática de última geração alojados no Hugging Face e, em seguida, armazene e consulte estes embeddings de forma eficiente no Zilliz Cloud. Esta poderosa combinação oferece várias vantagens chave:

• Integração perfeita de modelos de IA de ponta com armazenamento vetorial de alto desempenho
• Maior precisão de recuperação e escalabilidade para aplicações de IA geral
• Fluxo de trabalho simplificado, desde a seleção do modelo até à implementação da produção
• Flexibilidade para escolher o modelo de incorporação correto para obter os melhores resultados no seu caso de utilização específico Ao tirar partido do vasto repositório de modelos do Hugging Face e da eficiente base de dados de vectores do Zilliz Cloud, pode desenvolver e implementar rapidamente aplicações sofisticadas orientadas para a IA que se destacam no processamento e análise de dados não estruturados.

Um bom lugar para começar quando se tenta encontrar um modelo na plataforma HuggingFace é o MTEB leaderboard (Massive Text Embedding Benchmark). O MTB Leaderboard serve como um centro abrangente para avaliação de modelos de incorporação de texto e é uma comparação multi-tarefa e multi-linguagem de modelos de incorporação. Oferece uma visão geral do desempenho de cada modelo em várias tarefas.

mteb Leaderboard from HuggingFace

Com tantos modelos por onde escolher, o MTEB ajuda-o a filtrar para encontrar a escolha certa por categorias como classificação, média de recuperação, comprimento máximo de token, dimensão de incorporação e muito mais. Pode ser complicado, por isso escrevemos um blogue sobre How to Choose the Best Embedding Model for you Data para o ajudar.

Depois de ter escolhido o seu modelo de embedding, pode converter os seus dados em embeddings vectoriais e armazená-los no Zilliz Cloud. Este é o primeiro passo para construir a sua aplicação de pesquisa por semelhança semântica que pode ser a base para casos de utilização como [Retrieval Augmented Generation] (https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation), Deteção de Anomalias, [Recommender Systems] (https://zilliz.com/vetor-database-use-cases/recommender-system) e muito mais!

A melhor maneira de começar é com um tutorial prático. Este [tutorial] (https://docs.zilliz.com/docs/question-answering-using-zilliz-cloud-and-hugging-face) irá guiá-lo através de como construir uma solução de perguntas e respostas com Hugging Face e Zilliz Cloud