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bge-m3中3种混合检索的方法用什么向量数据库可以支持呢？ #544

Open charliedream1 opened 6 months ago

charliedream1 commented 6 months ago

bge-m3中3种混合检索的方法用什么向量数据库可以支持呢？

staoxiao commented 6 months ago

目前vespa支持比较好：https://github.com/vespa-engine/pyvespa/blob/master/docs/sphinx/source/examples/mother-of-all-embedding-models-cloud.ipynb

charliedream1 commented 6 months ago

谢谢。请问像主流的向量库 elastic search, milvus, faiss之类支持吗？

天天高兴！ @.***

 

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "FlagOpen/FlagEmbedding" @.>; 发送时间: 2024年3月15日(星期五) 中午11:04 @.>; @.**@.>; 主题: Re: [FlagOpen/FlagEmbedding] bge-m3中3种混合检索的方法用什么向量数据库可以支持呢？ (Issue #544)

目前vespa支持比较好：https://github.com/vespa-engine/pyvespa/blob/master/docs/sphinx/source/examples/mother-of-all-embedding-models-cloud.ipynb

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nicole828 commented 6 months ago

谢谢。请问像主流的向量库 elastic search, milvus, faiss之类支持吗？ 天天高兴！ @.   … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "FlagOpen/FlagEmbedding" @.>; 发送时间: 2024年3月15日(星期五) 中午11:04 @.>; @*.**@*.>; 主题: Re: [FlagOpen/FlagEmbedding] bge-m3中3种混合检索的方法用什么向量数据库可以支持呢？ (Issue #544) 目前vespa支持比较好：https://github.com/vespa-engine/pyvespa/blob/master/docs/sphinx/source/examples/mother-of-all-embedding-models-cloud.ipynb — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.>

faiss建知识库的时候会报错

charliedream1 commented 6 months ago

好，谢谢

wwz0123 commented 6 months ago

ES可以，我已实现

charliedream1 commented 6 months ago

有样例吗？

---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2024年3月21日(周四) 下午4:41 收件人: @.>; 抄送: "Optimus @.**@.>; 主题: Re: [FlagOpen/FlagEmbedding] bge-m3中3种混合检索的方法用什么向量数据库可以支持呢？ (Issue #544)

ES可以，我已实现

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wwz0123 commented 6 months ago

https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/issues/541 你看一下我在另一个issue里的内容~随时沟通~

invokerbyxv commented 5 months ago

es混合检索可参考：https://ufarooqi.com/blog/hybrid-search-with-elasticsearch/

myhostone1990 commented 3 months ago

ES可以，我已实现

大佬，我使用es 部署 bge-m3， 会被killed导致无法成功。请问您遇到过么？还是和版本有关系？感谢

jiangsiYang commented 2 months ago

hello, 有没有使用过 es + ColBERT的同学？

YueShiibo commented 2 months ago

我使用的是faiss+dense embedding，目前正在试图解决输入与数据库条目匹配准确率更高的问题