Model2VecEmbeddingFunction

Model2VecEmbeddingFunction は、Milvus での埋め込み検索をサポートするために、model2vec モジュールを使用してテキストを埋め込みにエンコードする処理を行う pymilvus のクラスです。

python
pymilvus.model.dense.Model2VecEmbeddingFunction

Constructor

一般的なユースケース向けに Model2VecEmbeddingFunction を構築します。

python
Model2VecEmbeddingFunction(
    model_source: Union[str, Path] = "minishlab/potion-base-8M",
    **kwargs
)

PARAMETERS:

model_source (string) -

モデルのソースです。Hugging Face の model identifier、または model2vec embedding model へのローカルパスのいずれかを指定できます。

Hugging Face model identifier として有効なオプションは、minishlab/potion-base-8M（デフォルト）、minishlab/potion-base-4M、minishlab/potion-base-2M、minishlab/potion-base-32M、および minishlab/potion-retrieval-32M です。
**kwargs

Hugging Face Hub からモデルを読み込む際に、huggingface の認証トークンなどのパラメータを含む追加のキーワード引数をモデルの初期化に渡せるようにします。

Examples

python
from pymilvus import model

model2vec_ef = Model2VecEmbeddingFunction(
    model_source="minishlab/potion-base-8M" # モデルソースを指定します（Hugging Face またはローカルパスから読み込みます）
)

Constructor​

Examples​

Constructor

Examples