维基百科（英文）与cohere.ai多语言22-12编码器的嵌入

我们使用多语言22-12嵌入模型将 Wikipedia (en) 进行了编码。

要了解如何创建和预处理此数据集，请查看 Cohere/wikipedia-22-12 。

嵌入

我们使用我们的多语言22-12嵌入模型计算标题+文本的嵌入，该模型是一种适用于100种语言中的语义搜索的先进模型。如果您想了解更多关于该模型的信息，请查看 cohere.ai multilingual embedding model 。

更多语言

我们提供维基百科在许多不同语言中的嵌入： ar ， de ， en ， es ， fr ， hi ， it ， ja ， ko ， simple english ， zh ，

您可以在 Cohere/wikipedia-22-12 找到不带嵌入的维基百科数据集。

加载数据集

您可以像这样加载数据集：

from datasets import load_dataset
docs = load_dataset(f"Cohere/wikipedia-22-12-en-embeddings", split="train")

或者您也可以在下载之前进行流式传输：

from datasets import load_dataset
docs = load_dataset(f"Cohere/wikipedia-22-12-en-embeddings", split="train", streaming=True)

for doc in docs:
    docid = doc['id']
    title = doc['title']
    text = doc['text']
    emb = doc['emb']

搜索

完整的搜索示例：

#Run: pip install cohere datasets
from datasets import load_dataset
import torch
import cohere

co = cohere.Client(f"<<COHERE_API_KEY>>")  # Add your cohere API key from www.cohere.com

#Load at max 1000 documents + embeddings
max_docs = 1000
docs_stream = load_dataset(f"Cohere/wikipedia-22-12-en-embeddings", split="train", streaming=True)

docs = []
doc_embeddings = []

for doc in docs_stream:
    docs.append(doc)
    doc_embeddings.append(doc['emb'])
    if len(docs) >= max_docs:
        break

doc_embeddings = torch.tensor(doc_embeddings)

query = 'Who founded Youtube'
response = co.embed(texts=[query], model='multilingual-22-12')
query_embedding = response.embeddings 
query_embedding = torch.tensor(query_embedding)

# Compute dot score between query embedding and document embeddings
dot_scores = torch.mm(query_embedding, doc_embeddings.transpose(0, 1))
top_k = torch.topk(dot_scores, k=3)

# Print results
print("Query:", query)
for doc_id in top_k.indices[0].tolist():
    print(docs[doc_id]['title'])
    print(docs[doc_id]['text'], "\n")

性能

您可以在MIRACL数据集（语义搜索评估数据集）中找到性能信息： miracl-en-queries-22-12#performance