什么是 FastEmbed？
FastEmbed 是一个轻量级的 Python 库，用于生成嵌入。它支持流行的嵌入模型，并提供用户友好的体验，用于将数据嵌入到向量空间中。
通过使用 FastEmbed，您可以确保您的嵌入生成过程不仅快速高效，而且高度准确，满足各种机器学习和自然语言处理应用程序的需求。
FastEmbed 轻松与 Qdrant 集成，用于各种多模态搜索目的。
使用 FastEmbed
| 类型 | 指南 | 您将学到什么 |
|---|---|---|
| 初学者 | 生成文本嵌入 | 安装 FastEmbed 并生成密集文本嵌入 |
| 密集嵌入 + Qdrant | 生成并索引密集嵌入以进行语义相似性搜索 | |
| 高级 | miniCOIL 稀疏嵌入 + Qdrant | 使用 Qdrant 的稀疏神经检索器进行精确文本搜索 |
| SPLADE 稀疏嵌入 + Qdrant | 生成稀疏神经嵌入以进行精确文本搜索 | |
| ColBERT 多向量嵌入 + Qdrant | 生成并索引多向量表示；适用于重排序或小规模检索 | |
| 使用 FastEmbed 进行重新排序 | 使用 FastEmbed 交叉编码器重新排序 top-K 结果 |
FastEmbed 为何有用？
- 轻量：与其他推理框架（如 PyTorch）不同，FastEmbed 只需要极少的外部依赖。因为它使用 ONNX runtime，所以非常适合 AWS Lambda 等无服务器环境。
- 快速：通过使用 ONNX，FastEmbed 确保在各种硬件平台上实现高性能推理。
- 准确：FastEmbed 旨在比 OpenAI 的
Ada-002等模型实现更好的准确性和召回率。它始终使用在 MTEB 排行榜上表现出色的模型。 - 支持：FastEmbed 支持广泛的模型，包括多语言模型，以满足不同的用例需求。