GLOBALATLAS AI · Infrastructură embedding

Infrastructură de embedding

Pipeline-urile de embedding encodează inputul în vectori și combină de obicei execuția modelului cu un index sau bază de date separat.

Construiți un pipeline de recuperare

  1. 01

    Împarte documentele sursă în intrări

  2. 02

    Generează vectori cu o versiune fixă a modelului

  3. 03

    Stochează vectori și metadate într-un index separat

Decizie de arhitectură

Capacitatea GPU determină sarcinile de embedding; dimensiunea indexului și comportamentul interogărilor determină resursele bazei de date. Planificați-le separat.

Cerinte de configurare

Specificați modelul, lungimea inputului, dimensiunea lotului și creșterea indexului. Inferența GPU și stocarea vectorilor trebuie dimensionate separat.

Referințe tehnice

Specificație 1 →