Utilisez un ensemble d'outils pour améliorer les capacités de recherche et de récupération dans les applications avec des modèles d'embedding avancés.
Depuis le README
pip install -U FlagEmbedding
- 09/15/2023: The technical report of BGE has been released
- 09/15/2023: The massive training data of BGE has been released
- 09/12/2023: New models:
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentRécupération et LLMs augmentés par récupération
FlagEmbedding compte 12.1k étoiles sur GitHub. Il a été forké 909 fois. FlagEmbedding est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2023. FlagEmbedding est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : embeddings, information-retrieval, llm, retrieval-augmented-generation.
Qu'est-ce que FlagEmbedding ?
Récupération et LLMs augmentés par récupération
FlagEmbedding est-il open source ?
FlagEmbedding est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
FlagEmbedding est-il gratuit ?
Oui. FlagEmbedding est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est FlagEmbedding ?
FlagEmbedding est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage FlagEmbedding est-il écrit ?
FlagEmbedding est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/flagopen-flagembedding.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.