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论文FlagEmbedding 项目介绍
FlagEmbedding 是一个由 BAAI 开发的现代化检索工具包，旨在推动自然语言处理和增强语言模型（RAG）的发展。该项目的核心组件是 BGE（BAAI General Embedding），它专注于检索增强的长期语言模型。通过将强大的嵌入技术应用于多语言、多功能的场景，FlagEmbedding 为文本检索任务提供了一站式的解决方案。
项目背景
FlagEmbedding 作为一个全面的研发框架，不仅支持多语言文本的检索和重排序，还提供了一系列的工具和方法用于模型微调和评测。这一切的实现，使得 FlagEmbedding 成为开发者和研究人员在 RAG 领域进行试验与应用的重要资源。
项目构成
FlagEmbedding 项目由多个子项目组成，每个项目都针对不同的用途和场景进行了优化：
- 推理模块：包括 Embedder 和 Reranker，用于在给定的语料或查询上生成适合检索的嵌入表示。
- 微调模块：同样包括 Embedder 和 Reranker，帮助用户在特定的下游任务数据上进行模型的优化。
- 评估模块：Evaluation，提供了多种评估 benchmark，以帮助评估嵌入模型的性能。
- 数据集管理：Dataset，支持多种语言和任务的数据集使用。
- 教学指南：Tutorials，为初学者和专业人士提供了详尽的使用及开发教程。
最新动态
FlagEmbedding 的社区活跃并不断更新项目，以下是最新的项目动态：
- 发布了多种新模型，如 OmniGen 和 MemoRAG，它们在处理复杂图像生成和记忆强化的知识发现等方面取得了突出表现。
- 定期更新教程内容，并扩展了功能强大的嵌入和重排序模型，例如新发布的 bge-en-icl 和轻量级重排序模型 bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight。
- 上线了新的评测基准如 MLVU 和 AIR-Bench，推动了长视频理解的研究以及神经信息检索的公平评估。
如何使用
通过简单的安装过程，用户可以迅速开始使用 FlagEmbedding。用户可以通过 pip 安装该包，亦或者通过源码安装。如果用户需要微调模型，可以加上相应的依赖。
加载模型并进行快速文本嵌入：
from FlagEmbedding import FlagAutoModel
model = FlagAutoModel.from_finetuned('BAAI/bge-base-en-v1.5',
query_instruction_for_retrieval="Represent this sentence for searching relevant passages:",
use_fp16=True)
# 提供句子并获取其嵌入
sentences = ["我爱自然语言处理", "机器学习很有趣"]
embeddings = model.encode(sentences)
项目的未来
FlagEmbedding 志在为研究人员和开发者提供强大的工具以在大规模信息检索和自然语言处理领域一展身手。对于增强的语言模型和跨语言检索，我们期待社区的进一步合作和贡献。
致谢与参与
FlagEmbedding 项目由多位优秀的贡献者携手创建和维护，欢迎新成员加入到这个活跃的开源项目中，一同推动大规模语言模型和检索增强技术的发展。
如若该工具包有助于您的研究或项目，建议您给予该项目一颗星标并在相关出版物中引用。
