Hugging Face
Generate Vector Embeddings for your Gen AI applications from one of the open source models available on the Hugging Face platform.
Используйте эту интеграцию бесплатноЧто такое обнимающееся лицо?
Hugging Face - это ведущая платформа для искусственного интеллекта и машинного обучения, предоставляющая комплексную экосистему для создания, обучения и развертывания самых современных моделей. Она предлагает обширный репозиторий предварительно обученных моделей, наборов данных и инструментов, которые позволяют разработчикам, исследователям и компаниям использовать возможности обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения.
- Библиотека с открытым исходным кодом, включающая 728 000+ моделей и 160 000+ наборов данных.
- Платформа для совместной работы сообщества ИИ
- Передовые инструменты для обучения, тонкой настройки и развертывания моделей
Зачем использовать модели обнимающихся лиц в Zilliz Cloud?
Преобразуйте неструктурированные данные в векторные вкрапления с помощью современных моделей машинного обучения, размещенных на Hugging Face, а затем эффективно храните и запрашивайте эти вкрапления в Zilliz Cloud. Эта мощная комбинация обеспечивает несколько ключевых преимуществ:
- Бесшовная интеграция передовых моделей ИИ с высокопроизводительным векторным хранилищем
- Повышенная точность поиска и масштабируемость для приложений Gen AI
- Оптимизированный рабочий процесс от выбора модели до ее внедрения в производство
- Гибкость в выборе подходящей модели встраивания для достижения оптимальных результатов в конкретном случае использования. Используя обширное хранилище моделей Hugging Face и эффективную векторную базу данных Zilliz Cloud, вы сможете быстро разрабатывать и внедрять сложные приложения на основе ИИ, которые превосходно справляются с обработкой и анализом неструктурированных данных.
Как Hugging Face работает с Zilliz Cloud
Хорошим местом для начала поиска модели на платформе HuggingFace является MTEB leaderboard (Massive Text Embedding Benchmark). MTB Leaderboard служит всеобъемлющим центром для оценки моделей встраивания текста и представляет собой многозадачное и многоязычное сравнение моделей встраивания. Он предлагает обзор производительности каждой модели в различных задачах.
mteb Leaderboard от HuggingFace
При таком большом количестве моделей MTEB поможет вам отфильтровать их по таким категориям, как рейтинг, среднее извлечение, максимальная длина лексем, размер встраивания и т. д. Это может быть слишком сложно, поэтому мы написали блог How to Choose the Best Embedding Model for your Data, чтобы помочь вам.
Выбрав модель встраивания, вы можете преобразовать свои данные в векторные встраивания и сохранить их в Zilliz Cloud. Это первый шаг к созданию приложения для поиска по семантическому сходству, которое может стать основой для таких приложений, как Retrieval Augmented Generation, Anomaly Detection, Recommender Systems и других!
Узнать
Лучше всего начать с практического руководства. В этом учебнике вы узнаете, как построить решение для вопросов и ответов с помощью Hugging Face и Zilliz Cloud.