minilm+adapterでOpenAIの埋め込みをローカルで生成

この記事は、EmbeddingAdaptersというPythonライブラリを紹介しています。このライブラリは、あるモデル空間から別のモデル空間へ埋め込みを変換することを可能にします。具体的には、sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2のような小さなモデルをOpenAI text-embedding-3-small空間に適応させることに焦点を当てています。ライブラリは、変換プロセス中に忠実度を維持するために、事前学習されたアダプターを使用します。この記事では、異なる埋め込みモデルで構築された既存のベクトルインデックスをクエリしたり、混合ベクトルインデックスを操作したり、ローカル埋め込みを実行してコストを削減したりするなどの実用的なユースケースを強調しています。核心的なアイデアは、コーパス全体を再埋め込みしたり、高価なクラウドプロバイダーだけに頼ったりすることなく、さまざまな埋め込みモデルを費用対効果が高く効率的に活用する方法を提供することです。

• •EmbeddingAdaptersは、異なるモデル空間間で埋め込みを変換するためのPythonライブラリです。
• •変換中に忠実度を維持するために、事前学習されたアダプターを使用します。
• •主なユースケースには、既存のベクトルインデックスのクエリ、混合インデックスの操作、ローカル埋め込みの実行によるコスト削減が含まれます。
• •このライブラリを使用すると、コーパス全体を再埋め込みすることなく、さまざまな埋め込みモデルを活用できます。