bge-large-en-v1.5-onnx - bge-large-en-v1.5模型的ONNX转化用于文本相似性和分类

项目介绍：bge-large-en-v1.5-onnx

bge-large-en-v1.5-onnx 是一个基于 ONNX 格式的项目，旨在将原始的 BAAI/bge-large-en-v1.5 模型用于文本分类和相似性搜索。这一项目的核心任务是帮助开发者简化在多语言环境下的文本处理工作，特别是在文本相似性和分类领域。

项目背景

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的格式标准，用于实现神经网络模型在不同平台之间的互操作性。通过将模型转换为 ONNX 格式，开发者可以更轻松地在多种硬件和软件环境中使用机器学习模型。

主要功能

bge-large-en-v1.5-onnx 项目主要支持文本分类和相似性搜索。通过将文本数据转换为数值嵌入（embeddings），可以进行高效的特征提取，从而实现在海量数据中识别相似文本或对文本进行分类。

使用示例

项目提供了与 FastEmbed 的集成示例。FastEmbed 是一个用于文本嵌入的快速生成工具，其核心优势在于速度和易用性。以下是如何使用 FastEmbed 和 bge-large-en-v1.5 ONNX 模型的简单示例：

from fastembed import TextEmbedding

# 准备文本文档列表
documents = [
    "You should stay, study and sprint.",
    "History can only prepare us to be surprised yet again.",
]

# 实例化模型
model = TextEmbedding(model_name="BAAI/bge-large-en-v1.5")

# 为每个文档生成嵌入
embeddings = list(model.embed(documents))

# 输出的嵌入向量示例
# [
#     array([1.96449570e-02, 1.60677675e-02, 4.10149433e-02...]),
#     array([-1.56669170e-02, -1.66313536e-02, -6.84525725e-03...])
# ]

应用场景

文本分类：可以用于自动对文本进行分组，例如垃圾邮件检测、情感分析等。
相似性搜索：帮助快速找到与给定文本相似或相关的其他文本，广泛应用于知识管理、推荐系统等领域。

许可协议

bge-large-en-v1.5-onnx 项目依据 Apache 2.0 许可证发布。这意味着用户可以自由地使用、修改和分发项目，只需遵循相关许可协议的要求。

总结

bge-large-en-v1.5-onnx 为开发者提供了一种快速而高效的文本嵌入解决方案，尤其适用于需要处理大规模文本数据的场合。其使用简单且功能强大，通过开源的许可协议推动了技术的普及与应用。无论是研究人员、开发者还是企业用户，均可以从该项目中受益。