Qdrant FastEmbed 임베딩

Qdrant FastEmbed 임베딩

Qdrant의 FastEmbed를 LlamaIndex에서 임베딩 생성에 사용하는 방법을 다루는 가이드예요. fastembed 패키지를 설치하고, 지원 모델 중 하나를 지정해 텍스트를 벡터화해요.

출처: 문서

본문

LlamaIndex는 임베딩 생성을 위해 FastEmbed를 지원해요.

colab에서 이 노트북을 열고 있다면 LlamaIndex 🦙를 설치해야 할 거예요.

%pip install llama-index-embeddings-fastembed

%pip install llama-index

이 프로바이더를 사용하려면 fastembed 패키지를 설치해야 해요.

%pip install fastembed

지원되는 모델 목록은 여기에서 찾을 수 있어요.

from llama_index.embeddings.fastembed import FastEmbedEmbedding


embed_model = FastEmbedEmbedding(model_name="BAAI/bge-small-en-v1.5")

100%|██████████| 76.7M/76.7M [00:18<00:00, 4.23MiB/s]

embeddings = embed_model.get_text_embedding("Some text to embed.")
print(len(embeddings))
print(embeddings[:5])

384
[-0.04166769981384277, 0.0018720313673838973, 0.02632238157093525, -0.036030545830726624, -0.014812108129262924]