임베딩
임베딩 (Embeddings)
임베딩 모델은 텍스트를 벡터로 바꿔주는 역할을 해요. 커스텀/로컬 임베딩 모델을 쓰는 방법부터 텍스트 임베딩을 생성하는 코드까지 FAQ로 정리했습니다.
출처: 문서
본문
1. 커스텀/로컬 임베딩 모델을 어떻게 사용하나요?
자신만의 임베딩 클래스를 만들려면 Custom Embeddings 가이드를 참고하세요.
2. 로컬 Hugging Face 임베딩 모델을 어떻게 사용하나요?
로컬 HuggingFace 임베딩 모델을 쓰려면 Local Embeddings with HuggingFace 가이드를 참고하세요.
3. 텍스트의 임베딩을 어떻게 생성하나요?
다음 코드 한 줄로 텍스트에 대한 임베딩을 생성할 수 있습니다.
text_embedding = embed_model.get_text_embedding("YOUR_TEXT")
4. LlamaIndex에서 Huggingface Text-Embedding Inference를 어떻게 사용하나요?
HuggingFace Text-Embedding Inference를 쓰려면 Text-Embedding-Inference 튜토리얼을 참고하세요.