嵌入文件

Embedding文件是将文本转换为数字表示的一种方法，它可以用于各种自然语言处理任务。txtai提供了一个强大的工具集来构建和管理这些嵌入。

安装 Embedding 依赖项

要使用txtai的Embedding功能，请安装以下依赖项：

pip install sentence-transformers faiss-cpu

嵌入文件配置

可以使用YAML文件来配置嵌入过程。例如，以下是一个简单的配置文件：

# 嵌入模型路径
embedder:
  model: sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2
  backend: faiss
  gpu: true

使用 Embedding 构建知识库

要构建一个知识库，请使用以下命令：

python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config embedding_config.yml

知识库存储位置

默认情况下，知识库将保存在~/.txtai/embeddings目录中。

图形配置

嵌入文件还可以与图结构结合使用。以下是一个示例：

graph:
  backend: sqlite
  path: ~/.txtai/graph.db
  similarity: 0.75

图遍历

可以使用以下命令对图进行遍历：

python -m graph_traversal --config graph_config.yml

因果提升机制

嵌入文件还支持因果提升机制，以提高搜索的相关性。例如，可以通过以下方式配置：

causal_boosting:
  enabled: true
  boost_factor: 1.5

多语言支持

因果提升机制支持多语言检测和模式匹配。

高级功能

自动构建知识图谱

嵌入文件可以自动从文档中提取实体并构建知识图谱。例如：

python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config knowledge_graph.yml

社区检测

可以通过以下方式对图进行社区检测：

python -m community_detection --config graph_config.yml

学习更多

如需了解更多信息，请参考[txtai文档](https://github.com/doc2vec txtai)。

知识库构建工具 (kb_builder)

kb_builder是一个用于从文档中提取信息并构建知识库的工具。它支持多种存储后端和不同的嵌入模型。

安装 kb_builder

要安装kb_builder，请运行以下命令：

pip install txtai[kb_builder]

使用示例

1. 下载配置文件

从GitHub仓库下载配置文件：

git clone https://github.com/doc2vec/kb_builder.git
cd kb_builder/configs

2. 构建知识库

使用以下命令构建知识库：

python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config technical_docs.yml

配置文件示例

以下是一些常用的配置文件示例：

内存存储

# 内存存储配置
path: memory
embedder:
  model: sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2
  backend: faiss
  gpu: true

SQLite 存储

# SQLite 存储配置
path: sqlite://~/.txtai/embeddings.db
graph:
  backend: sqlite
  path: ~/.txtai/graph.db
  similarity: 0.75

PostgreSQL 存储

# PostgreSQL 存储配置
path: postgresql://user:password@localhost:5432/kb
embedder:
  model: sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2
  backend: faiss
  gpu: true

图形分析工具

常见问题

1. 如何检查知识库是否构建成功？

   可以通过以下命令检查：

   python -m kb_builder check --config config.yml
   

2. 如何清理已有的知识库？

   使用以下命令清理：

   python -m kb_builder clear --config config.yml
   

获取帮助

如需进一步帮助，请访问txtai 论坛。

嵌入文件 (Embedding)

Embedding文件是将文本转换为数字表示的一种方法，它可以用于各种自然语言处理任务。txtai提供了一个强大的工具集来构建和管理这些嵌入。

安装 Embedding 依赖项

要使用txtai的Embedding功能，请安装以下依赖项：

pip install sentence-transformers faiss-cpu

嵌入文件配置

可以使用YAML文件来配置嵌入过程。例如，以下是一个简单的配置文件：

# 嵌入模型路径
embedder:
  model: sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2
  backend: faiss
  gpu: true

使用 Embedding 构建知识库

要构建一个知识库，请使用以下命令：

python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config embedding_config.yml

知识库存储位置

默认情况下，知识库将保存在~/.txtai/embeddings目录中。

图形配置

嵌入文件还可以与图结构结合使用。以下是一个示例：

graph:
  backend: sqlite
  path: ~/.txtai/graph.db
  similarity: 0.75

图遍历

可以使用以下命令对图进行遍历：

python -m graph_traversal --config graph_config.yml

因果提升机制

嵌入文件还支持因果提升机制，以提高搜索的相关性。例如，可以通过以下方式配置：

causal_boosting:
  enabled: true
  boost_factor: 1.5

多语言支持

因果提升机制支持多语言检测和模式匹配。

高级功能

自动构建知识图谱

嵌入文件可以自动从文档中提取实体并构建知识图谱。例如：

python -m kb_builder build --input /path/to/documents --config knowledge_graph.yml

社区检测

可以通过以下方式对图进行社区检测：

python -m community_detection --config graph_config.yml

学习更多

如需了解更多信息，请参考[txtai文档](https://github.com/doc2vec txtai)。