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Wednesday, 12 November 2025
चेतावनी: ये तो डीआरफ्लिक हैं जो 'के साथ गलत' है.
यह शायद नीचे क्या काम नहीं करेगा, मैं इन्हें बनाने के लिए कैसे और फिर सभी कदमों के रूप में और काम करने के लिए एक नमूना ऐप मिलता है... तुम चुपके से किया गया है और उन्हें देखा है! वे शायद मध्य-बार के लिए तैयार हो जाएगा.
## परिचय
भाग 3 में आपका स्वागत हैपार्ट 2और हम समझते है कि वे इसको समझ रहे हैपार्ट 1****अब यह जादू में तेजी से आगे बढ़ने का समय है जो संभव बनाता है कि जादू में तेजी से खोज संभव बनाता है:एम्बेड किया जा रहा है.
और
सदिश डाटाबेस
उसी आवाज़ की तरह, उसी आवाज़ में एक - दूसरे का हाथ होता है; सिर्फ तेज़ उंगलियों को ।
हम पाठ संख्या का प्रतिनिधित्व कैसे करने के लिए जा रहे हैं एक ऐसे तरीके से जो मतलब आकर्षित करता है, सिर्फ बीजशब्द.
graph TD
subgraph "2D Embedding Space (simplified)"
A[cat: 0.8, 0.2]
B[kitten: 0.7, 0.3]
C[dog: 0.6, 0.1]
D[puppy: 0.5, 0.2]
E[car: -0.5, 0.8]
F[vehicle: -0.6, 0.7]
G[database: 0.1, -0.7]
H[SQL: 0.2, -0.8]
end
class A,B cats
class C,D dogs
class E,F vehicles
class G,H tech
classDef cats stroke:#333
classDef dogs stroke:#333
classDef vehicles stroke:#333
classDef tech stroke:#333
यह पोस्टों को प्राप्त करने के बीच अंतर है कि शब्द "ker" में "kssss" पोस्ट पाए जाते हैं, जिनमें अस्थायीता के बारे में विस्तृत रूप से जानकारी है।
**समान धारणाएँ एक साथ:**पत्स (लाल/ हरा) एक दूसरे के पास हैं
टेक शर्तों (yelfo) क्लस्टर
graph LR
A[Text: 'Docker container'] --> B[Embedding Model]
B --> C[Vector: 384 floats]
D[Text: 'containerization'] --> B
B --> E[Vector: 384 floats]
C -.Similar.-> E
F[Text: 'chocolate cake'] --> B
B --> G[Vector: 384 floats]
C -.Very Different.-> G
class B model
class C,E similar
class G different
classDef model stroke:#333,stroke-width:4px
classDef similar stroke:#333
classDef different stroke:#333
यह कैसे कार्य करता है**एक एम्बेडिंग मॉडल एक तंत्रिका नेटवर्क है जो पाठ को ऐसे सदिशों को मैप करने के लिए प्रशिक्षित करता है:**समान अर्थ
public static float CosineSimilarity(float[] vectorA, float[] vectorB)
{
if (vectorA.Length != vectorB.Length)
throw new ArgumentException("Vectors must have same length");
// Dot product: sum of element-wise multiplication
float dotProduct = 0;
for (int i = 0; i < vectorA.Length; i++)
{
dotProduct += vectorA[i] * vectorB[i];
}
// Magnitude of each vector: sqrt(sum of squares)
float magnitudeA = 0;
float magnitudeB = 0;
for (int i = 0; i < vectorA.Length; i++)
{
magnitudeA += vectorA[i] * vectorA[i];
magnitudeB += vectorB[i] * vectorB[i];
}
magnitudeA = MathF.Sqrt(magnitudeA);
magnitudeB = MathF.Sqrt(magnitudeB);
// Cosine similarity: dot product / (magnitude_a * magnitude_b)
return dotProduct / (magnitudeA * magnitudeB);
}
अलग - अलग अर्थ:
1.0एक साथ मिलकर काम करना0.0हम उपयोग-1.0कोसाइनदो सदिशों को कैसे बन्द करें यह निर्धारित करने के लिए::
var dockerEmbed = new float[] { 0.5f, 0.3f, -0.2f, 0.8f }; // "Docker container"
var containerEmbed = new float[] { 0.45f, 0.35f, -0.18f, 0.75f }; // "containerization"
var cakeEmbed = new float[] { -0.7f, 0.1f, 0.9f, -0.3f }; // "chocolate cake"
Console.WriteLine(CosineSimilarity(dockerEmbed, containerEmbed)); // ~0.95 (very similar!)
Console.WriteLine(CosineSimilarity(dockerEmbed, cakeEmbed)); // ~0.15 (unrelated)
= एक जैसे अर्थ
= संबंधित नहीं
= विपरीत अर्थ (पीरे में)
**"इस पोस्ट में, मैं दिखाता हूँ कि कैसे एंटिटी फ्रेमवर्क के साथ उपयोग करें .."**तंत्र के पिछले पोस्टों को इसके बारे में ढूंढना चाहिए:
graph TB
subgraph "Traditional Keyword Search"
A1[Query: 'Docker setup'] --> B1[Find: 'Docker' OR 'setup']
B1 --> C1[❌ Misses: 'containerization guide']
B1 --> D1[❌ Misses: 'running containers']
B1 --> E1[✅ Finds: 'Docker setup tutorial']
end
subgraph "Embedding-Based Semantic Search"
A2[Query: 'Docker setup'] --> B2[Generate embedding]
B2 --> C2[Find similar embeddings]
C2 --> D2[✅ Finds: 'containerization guide']
C2 --> E2[✅ Finds: 'running containers']
C2 --> F2[✅ Finds: 'Docker setup tutorial']
end
class B2,C2 semantic
classDef semantic stroke:#333,stroke-width:2px
पायथन कॉन्फ़िगरेशन (M)
एनएनएक्स रन समय पर काम करता है |-------|------------|------|---------|-------| | (सो हम अपने गापी का उपयोग कर सकते हैं) | 384 | 80MB | Good | Very Fast ⚡⚡⚡ | | अच्छा गुण | 768 | 420MB | Better | Fast ⚡⚡ | | (सही समझ) | 384 | 133MB | Better | Very Fast ⚡⚡⚡ | | दायाँ आकार | 768 | 436MB | Best | Fast ⚡⚡ | | (384- 768 आयाम अच्छे संतुलन है) | 1536 | N/A (API) | Excellent | Slow (network) ⚡ |
लोकप्रिय विकल्प: जन्नती मॉडल परिणामों पर नज़र रखना
मेरी सिफारिश
ब-डे-en-v1. 5:
pip install optimum[exporters]
सेवा-में-हंद्र स्रोत मॉडल:
optimum-cli export onnx --model BAAI/bge-base-en-v1.5 --task feature-extraction bge-base-en-onnx/
768 आयाम (उत्तम संतुलन)
bge-base-en-onnx/
model.onnx # The neural network
tokenizer.json # Text → tokens converter
tokenizer_config.json
special_tokens_map.json
config.json
एनएनएक्स रन समय पर महान काम करता है: मुक्त और स्थानीय रूप से चलाता है
अधिकांश मॉडल Pytotototok प्रारूप में हैं।
mkdir EmbeddingTest
cd EmbeddingTest
dotnet new console
dotnet add package Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu --version 1.16.3
dotnet add package Microsoft.ML.Tokenizers --version 0.1.0-preview.23511.1
एक्सपोजर संस्थापित करें (अनुप्रयोग के लिए स्थिर लाइब्रेरी)
OnnxRuntime.Gpu1200E मॉडल बदलेंMicrosoft.ML.Tokenizersयह उत्पन्न करता है:नाम में "nnx" के साथ "ninging चेहरे पर कई मॉडल पूर्व और उपलब्ध हैं.
using Microsoft.ML.Tokenizers;
using System;
using System.Linq;
public class SimpleTokenizer
{
private readonly Tokenizer _tokenizer;
public SimpleTokenizer(string tokenizerPath)
{
// Load the tokenizer.json file
_tokenizer = Tokenizer.CreateTokenizer(tokenizerPath);
}
public (long[] InputIds, long[] AttentionMask) Tokenize(string text, int maxLength = 512)
{
// Tokenize the text
var encoding = _tokenizer.Encode(text);
// Get token IDs
var ids = encoding.Ids.Select(i => (long)i).ToArray();
// Pad or truncate to maxLength
var inputIds = new long[maxLength];
var attentionMask = new long[maxLength];
int length = Math.Min(ids.Length, maxLength);
// Copy actual tokens
Array.Copy(ids, inputIds, length);
// Set attention mask (1 = real token, 0 = padding)
for (int i = 0; i < length; i++)
{
attentionMask[i] = 1;
}
return (inputIds, attentionMask);
}
}
C# में अंतर्निर्मित इस्तेमाल किया जा रहा है
**एनएनएक्स रन टाइम का उपयोग करते हुए एक व्यावहारिक व्यवस्था का निर्माण करते हैं.**परियोजना सेटअप[101, 8667, 2088, 102]
**एम्बेडिंग से पहले, हमें टोकनित करना होगा (किसी भी पाठ को संख्याओं के लिए उलट दें):**यहाँ क्या हो रहा है?
प्रत्येक संख्या मॉडल शब्दावली से एक टोकन आईडी हैविशेष सबूत: 101 =
1SS, 102 =0सीकैमgraph LR
A["Text: 'Docker setup'"] --> B[Tokenizer]
B --> C[Token IDs:<br/>101, 12849, 12229, 102]
C --> D[Pad to 512]
D --> E[Input IDs:<br/>101, 12849, 12229, 102, 0, 0,...]
D --> F[Attention Mask:<br/>1, 1, 1, 1, 0, 0,...]
E --> G[Feed to Model]
F --> G
class B,G process
classDef process stroke:#333,stroke-width:2px
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
public class EmbeddingGenerator : IDisposable
{
private readonly InferenceSession _session;
private readonly SimpleTokenizer _tokenizer;
private readonly int _embeddingDimension;
public EmbeddingGenerator(string modelPath, string tokenizerPath, bool useGpu = true)
{
// Setup session options
var options = new SessionOptions();
if (useGpu)
{
options.AppendExecutionProvider_CUDA(0);
}
// Load model
_session = new InferenceSession(modelPath, options);
// Load tokenizer
_tokenizer = new SimpleTokenizer(tokenizerPath);
// Get embedding dimension from model output shape
var outputMetadata = _session.OutputMetadata["last_hidden_state"];
_embeddingDimension = outputMetadata.Dimensions[2]; // Usually 768 for base models
}
public float[] GenerateEmbedding(string text)
{
// Step 1: Tokenize
var (inputIds, attentionMask) = _tokenizer.Tokenize(text);
// Step 2: Create input tensors
var inputIdsTensor = new DenseTensor<long>(inputIds, new[] { 1, inputIds.Length });
var attentionMaskTensor = new DenseTensor<long>(attentionMask, new[] { 1, attentionMask.Length });
var inputs = new List<NamedOnnxValue>
{
NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input_ids", inputIdsTensor),
NamedOnnxValue.CreateFromTensor("attention_mask", attentionMaskTensor)
};
// Step 3: Run inference
using var results = _session.Run(inputs);
// Step 4: Extract embeddings from output
var outputTensor = results.First().AsTensor<float>();
// Output shape is [batch_size, sequence_length, embedding_dim]
// We want [batch_size, embedding_dim] by mean pooling
return MeanPooling(outputTensor, attentionMask);
}
private float[] MeanPooling(Tensor<float> outputTensor, long[] attentionMask)
{
int seqLength = outputTensor.Dimensions[1];
int embeddingDim = outputTensor.Dimensions[2];
var embedding = new float[embeddingDim];
int tokenCount = 0;
// Average across all non-padded tokens
for (int seq = 0; seq < seqLength; seq++)
{
if (attentionMask[seq] == 0) continue; // Skip padding
tokenCount++;
for (int dim = 0; dim < embeddingDim; dim++)
{
embedding[dim] += outputTensor[0, seq, dim];
}
}
// Divide by count to get mean
for (int dim = 0; dim < embeddingDim; dim++)
{
embedding[dim] /= tokenCount;
}
// Normalize to unit length (common practice)
return Normalize(embedding);
}
private float[] Normalize(float[] vector)
{
float magnitude = 0;
foreach (var val in vector)
{
magnitude += val * val;
}
magnitude = MathF.Sqrt(magnitude);
var normalized = new float[vector.Length];
for (int i = 0; i < vector.Length; i++)
{
normalized[i] = vector[i] / magnitude;
}
return normalized;
}
public void Dispose()
{
_session?.Dispose();
}
}
यदि पाठ छोटा है: शून्य के साथ पैड करें:
graph TB
A[Model Output:<br/>Token Embeddings] --> B["Token 0 (CLS):<br/>(0.1, 0.5, -0.3, ...)"]
A --> C["Token 1 (Docker):<br/>(0.4, 0.2, -0.1, ...)"]
A --> D["Token 2 (setup):<br/>(0.3, 0.6, -0.2, ...)"]
A --> E["Token 3 (SEP):<br/>(0.2, 0.3, -0.4, ...)"]
B --> F[Average]
C --> F
D --> F
E --> F
F --> G["Sentence Embedding:<br/>(0.25, 0.4, -0.25, ...)"]
class A input
class F process
class G output
classDef input stroke:#333
classDef process stroke:#333,stroke-width:2px
classDef output stroke:#333,stroke-width:2px
मॉडल इनपुट के लिए डाटा बनाता है
इंटरफेस
औसत पूलिंग
using System;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
using var embedder = new EmbeddingGenerator(
modelPath: "bge-base-en-onnx/model.onnx",
tokenizerPath: "bge-base-en-onnx/tokenizer.json",
useGpu: true
);
// Generate embeddings
var embedding1 = embedder.GenerateEmbedding("Docker containerization tutorial");
var embedding2 = embedder.GenerateEmbedding("Setting up containers with Docker");
var embedding3 = embedder.GenerateEmbedding("Baking a chocolate cake");
Console.WriteLine($"Embedding dimension: {embedding1.Length}");
Console.WriteLine($"First 5 values: {string.Join(", ", embedding1.Take(5).Select(f => f.ToString("F4")))}");
// Calculate similarities
float sim12 = CosineSimilarity(embedding1, embedding2);
float sim13 = CosineSimilarity(embedding1, embedding3);
Console.WriteLine($"\nSimilarity (Docker vs Containers): {sim12:F4}"); // ~0.85
Console.WriteLine($"Similarity (Docker vs Cake): {sim13:F4}"); // ~0.10
}
static float CosineSimilarity(float[] a, float[] b)
{
// Since vectors are normalized, dot product = cosine similarity
float dot = 0;
for (int i = 0; i < a.Length; i++)
{
dot += a[i] * b[i];
}
return dot;
}
}
सामान्य करें:
Embedding dimension: 768
First 5 values: 0.0123, -0.0456, 0.0789, -0.0234, 0.0567
Similarity (Docker vs Containers): 0.8542
Similarity (Docker vs Cake): 0.1023
हम औसत क्योंकि:
हम पूरे वाक्य के लिए एक संग्रह की जरूरत है
कुल मिलाकर होनेवाले अर्थ पर निर्भर करता है:
float bestSimilarity = -1;
int bestIndex = -1;
for (int i = 0; i < 10000; i++)
{
float sim = CosineSimilarity(queryEmbedding, storedEmbeddings[i]);
if (sim > bestSimilarity)
{
bestSimilarity = sim;
bestIndex = i;
}
}
उपयोग उदाहरणआउटपुट
सुंदर!
अब हम स्कैनिंग किया है.
समस्या
graph TB
A[Query Embedding] --> B[Vector Database]
B --> C{HNSW Index}
C --> D[Layer 2:<br/>Coarse Search]
D --> E[Layer 1:<br/>Refined Search]
E --> F[Layer 0:<br/>Exact Search]
F --> G[Top K Results]
H[10,000 vectors] -.Indexed.-> C
class B db
class C index
class G results
classDef db stroke:#333,stroke-width:4px
classDef index stroke:#333,stroke-width:2px
classDef results stroke:#333,stroke-width:2px
चलो कहते हैं कि हमारे पास 1000 ब्लॉग पोस्ट हैं, हर एक 10 टुकड़े में बदल गया है = 10,000 mutings.:
धीरे!
~ 30 लाख फ्लोटिंग पाइंट संचालन
गति तुलना |----------|------------|------------|-------------|---------| | nad खोज: 10K वेक्टर्स के लिए 50-100m | ✅ Excellent | Docker | Very Fast | Apache 2.0 | | वेक्टर डीबी (HHW): 10के सदिशों के लिए 1- 5ms | ✅ (via Npgsql) | Postgres extension | Fast | PostgreSQL License | | 10-50x तेजी से! | ✅ Good | Docker | Very Fast | BSD-3 | | और यह तराजू: दस लाख सदिश अभी भी सिर्फ ~ 10-20म लेता है. | ⚠️ Limited | Docker/K8s | Very Fast | Apache 2.0 | | सदिश डाटाबेस चुनना | ❌ Python-first | Docker | Fast | Apache 2.0 |
हमारे C# परियोजना के लिए, हमें जरूरत है:
Qdrant.Client)स्केल्स
क्रोमाperu. kgmमेरा चुनाव: कवरबढ़िया सी# क्लाएंट (e)
docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \
-v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage \
qdrant/qdrant
बड़ा दस्तावेज़ीकरण:
6333सक्रिय विकास6334वैकल्पिक: pgvor्टर**हम पहले से ही ब्लॉग का उपयोग कर रहे हैं!**सब कुछ एक डाटाबेस में रखा जा सकता है./qdrant_storageकम - से - कम काम करने के लिए, मगर सरल डिज़ाइन
dotnet add package Qdrant.Client --version 1.7.0
क्योंकि यह उद्देश्य है और धारणाओं को समझने में आसान है.
using Qdrant.Client;
using Qdrant.Client.Grpc;
public class QdrantSetup
{
private readonly QdrantClient _client;
public QdrantSetup(string host = "localhost", int port = 6334)
{
_client = new QdrantClient(host, port);
}
public async Task CreateCollectionAsync(string collectionName, ulong vectorSize)
{
// Check if collection exists
var collections = await _client.ListCollectionsAsync();
if (collections.Any(c => c.Name == collectionName))
{
Console.WriteLine($"Collection '{collectionName}' already exists");
return;
}
// Create collection
await _client.CreateCollectionAsync(
collectionName: collectionName,
vectorsConfig: new VectorParams
{
Size = vectorSize, // 768 for bge-base
Distance = Distance.Cosine // Cosine similarity
}
);
Console.WriteLine($"Created collection '{collectionName}' with {vectorSize} dimensions");
}
}
लेकिन मैं एक विकल्प के रूप में pagvors दिखा देंगे.:
Sizeअद्यतन किया जा रहा हैDistanceडॉक नाइटिंगमेंट
Distance.Cosineपोर्ट्सDistance.Euclid- रिटी APIDistance.Dot- gRPC एपीआई (तेज, हम इसका उपयोग करेंगे)using Qdrant.Client.Grpc;
using System.Collections.Generic;
public class QdrantInserter
{
private readonly QdrantClient _client;
public QdrantInserter(QdrantClient client)
{
_client = client;
}
public async Task InsertBlogChunkAsync(
string collectionName,
ulong id,
float[] embedding,
string blogPostSlug,
string chunkText,
int chunkIndex)
{
var point = new PointStruct
{
Id = id,
Vectors = embedding,
Payload =
{
["blog_post_slug"] = blogPostSlug,
["chunk_text"] = chunkText,
["chunk_index"] = chunkIndex,
["timestamp"] = DateTimeOffset.UtcNow.ToUnixTimeSeconds()
}
};
await _client.UpsertAsync(collectionName, new[] { point });
}
public async Task InsertBatchAsync(
string collectionName,
List<(ulong id, float[] embedding, Dictionary<string, object> payload)> points)
{
var qdrantPoints = points.Select(p => new PointStruct
{
Id = p.id,
Vectors = p.embedding,
Payload = { p.payload }
}).ToList();
// Batch insert for efficiency
await _client.UpsertAsync(collectionName, qdrantPoints);
Console.WriteLine($"Inserted {points.Count} points");
}
}
संदेश::
एक संग्रह तालिका की तरह है - यह विशेष आयाम का सदिश रखता है.:
public class QdrantSearcher
{
private readonly QdrantClient _client;
public QdrantSearcher(QdrantClient client)
{
_client = client;
}
public async Task<List<SearchResult>> SearchAsync(
string collectionName,
float[] queryEmbedding,
int topK = 10)
{
var searchResult = await _client.SearchAsync(
collectionName: collectionName,
vector: queryEmbedding,
limit: (ulong)topK,
scoreThreshold: 0.7f // Only return if similarity > 0.7
);
return searchResult.Select(r => new SearchResult
{
Id = r.Id.Num,
Score = r.Score,
BlogPostSlug = r.Payload["blog_post_slug"].StringValue,
ChunkText = r.Payload["chunk_text"].StringValue,
ChunkIndex = (int)r.Payload["chunk_index"].IntegerValue
}).ToList();
}
public async Task<List<SearchResult>> SearchWithFilterAsync(
string collectionName,
float[] queryEmbedding,
string blogPostSlug, // Only search within this post
int topK = 5)
{
var filter = new Filter
{
Must =
{
new Condition
{
Field = new FieldCondition
{
Key = "blog_post_slug",
Match = new Match { Keyword = blogPostSlug }
}
}
}
};
var searchResult = await _client.SearchAsync(
collectionName: collectionName,
vector: queryEmbedding,
filter: filter,
limit: (ulong)topK
);
return searchResult.Select(r => new SearchResult
{
Id = r.Id.Num,
Score = r.Score,
BlogPostSlug = r.Payload["blog_post_slug"].StringValue,
ChunkText = r.Payload["chunk_text"].StringValue,
ChunkIndex = (int)r.Payload["chunk_index"].IntegerValue
}).ToList();
}
}
public class SearchResult
{
public ulong Id { get; set; }
public float Score { get; set; }
public string BlogPostSlug { get; set; }
public string ChunkText { get; set; }
public int ChunkIndex { get; set; }
}
- कोसाइन समानता (सबसे सामान्य):
limit- यूक्लिडियन दूरीscoreThreshold- डॉट उत्पादfilterसदिश प्रविष्ट किया जा रहा हैusing System;
using System.Threading.Tasks;
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
// Setup
var embedder = new EmbeddingGenerator(
"bge-base-en-onnx/model.onnx",
"bge-base-en-onnx/tokenizer.json",
useGpu: true
);
var client = new QdrantClient("localhost", 6334);
var searcher = new QdrantSearcher(client);
// User query
string query = "How do I set up Docker with ASP.NET Core?";
// Generate query embedding
Console.WriteLine($"Searching for: {query}");
var queryEmbedding = embedder.GenerateEmbedding(query);
// Search
var results = await searcher.SearchAsync(
collectionName: "blog_embeddings",
queryEmbedding: queryEmbedding,
topK: 5
);
// Display results
Console.WriteLine($"\nFound {results.Count} results:\n");
foreach (var result in results)
{
Console.WriteLine($"Score: {result.Score:F4}");
Console.WriteLine($"Post: {result.BlogPostSlug}");
Console.WriteLine($"Chunk: {result.ChunkText.Substring(0, Math.Min(100, result.ChunkText.Length))}...");
Console.WriteLine();
}
}
}
मेटाडाटा जैसे प्रत्येक सदिश में संलग्न है:
Searching for: How do I set up Docker with ASP.NET Core?
Found 5 results:
Score: 0.8923
Post: dockercomposedevdeps
Chunk: In this post, I'll show you how to set up a development environment using Docker Compose. This is p...
Score: 0.8654
Post: dockercompose
Chunk: Docker Compose is a tool for defining and running multi-container Docker applications. With Compose...
Score: 0.8102
Post: addingentityframeworkforblogpostspt1
Chunk: You can set it up either as a windows service or using Docker as I presented in a previous post on...
Score: 0.7891
Post: imagesharpwithdocker
Chunk: When running ASP.NET Core applications in Docker containers, you may encounter issues with ImageSha...
Score: 0.7654
Post: selfhostingseq
Chunk: I use Docker Compose to run all my services. Here's the relevant part of my docker-compose.yml file...
भंडार में कुछ भी भंडारित कर सकते हैं: पोस्ट शीर्षक, रीफ्रेम पाठ, तिथि, वर्ग
एक से अधिक तेजी से
public class BatchEmbeddingGenerator
{
private readonly EmbeddingGenerator _embedder;
public BatchEmbeddingGenerator(EmbeddingGenerator embedder)
{
_embedder = embedder;
}
public List<float[]> GenerateBatch(List<string> texts, int batchSize = 32)
{
var embeddings = new List<float[]>();
for (int i = 0; i < texts.Count; i += batchSize)
{
var batch = texts.Skip(i).Take(batchSize).ToList();
foreach (var text in batch)
{
embeddings.Add(_embedder.GenerateEmbedding(text));
}
Console.WriteLine($"Processed {Math.Min(i + batchSize, texts.Count)} / {texts.Count}");
}
return embeddings;
}
}
क्यूकेट हैंडलेस 100-1000 तेजी से
using System.Security.Cryptography;
using System.Text;
public class EmbeddingCache
{
private readonly Dictionary<string, float[]> _cache = new();
public float[] GetOrGenerate(string text, Func<string, float[]> generator)
{
string hash = ComputeHash(text);
if (_cache.TryGetValue(hash, out var cached))
{
return cached;
}
var embedding = generator(text);
_cache[hash] = embedding;
return embedding;
}
private string ComputeHash(string text)
{
using var sha256 = SHA256.Create();
var bytes = sha256.ComputeHash(Encoding.UTF8.GetBytes(text));
return Convert.ToBase64String(bytes);
}
}
आउटपुट
CREATE EXTENSION vector;
CREATE TABLE blog_embeddings (
id SERIAL PRIMARY KEY,
blog_post_slug VARCHAR(255),
chunk_text TEXT,
chunk_index INT,
embedding VECTOR(768) -- 768 dimensions
);
-- Create HNSW index for fast search
CREATE INDEX ON blog_embeddings USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);
using Npgsql;
using Pgvector;
public async Task InsertEmbeddingAsync(
string slug,
string chunkText,
int chunkIndex,
float[] embedding)
{
await using var conn = new NpgsqlConnection(connectionString);
await conn.OpenAsync();
await using var cmd = new NpgsqlCommand(
"INSERT INTO blog_embeddings (blog_post_slug, chunk_text, chunk_index, embedding) VALUES ($1, $2, $3, $4)",
conn
)
{
Parameters =
{
new() { Value = slug },
new() { Value = chunkText },
new() { Value = chunkIndex },
new() { Value = new Vector(embedding) }
}
};
await cmd.ExecuteNonQueryAsync();
}
public async Task<List<SearchResult>> SearchAsync(float[] queryEmbedding, int topK = 10)
{
await using var conn = new NpgsqlConnection(connectionString);
await conn.OpenAsync();
await using var cmd = new NpgsqlCommand(
@"SELECT blog_post_slug, chunk_text, chunk_index,
1 - (embedding <=> $1) as similarity
FROM blog_embeddings
ORDER BY embedding <=> $1
LIMIT $2",
conn
)
{
Parameters =
{
new() { Value = new Vector(queryEmbedding) },
new() { Value = topK }
}
};
var results = new List<SearchResult>();
await using var reader = await cmd.ExecuteReaderAsync();
while (await reader.ReadAsync())
{
results.Add(new SearchResult
{
BlogPostSlug = reader.GetString(0),
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}
return results;
}
**<=>एक सेन पैदा नहीं करता है.**उन्हें बैच!
**1 - distance**क्यों प्रचयन?
मेमोरी प्रभावः फिर से इस्तेमाल करता है
प्रगति ट्रैकिंग: उपयोक्ता फ़ीडबैक
असक्रिय सामग्री के लिए स्कैनिंग फिर से मत करो!**पीगवर्टर वैकल्पिक**यदि आप एसक्यूएल में सब कुछ रखना चाहते हैं:
सारांश
पार्ट 2: जीपीयू सेटअप सीयूडीडीक में C# में (G)भाग ३: सामान्य समझ जो सदिश व डाटाबेस को शामिल करती है!
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