Snowflake Arctic menawarkan dua model utama:

• Snowflake Arctic Arah: Cemerlang untuk menghasilkan respons berkualiti tinggi dari bahasa semula jadi.
• Pangkalan Artik Snowflake: Model asas yang serba boleh untuk pelbagai aplikasi tanpa penalaan halus lagi.

Selain itu, keluarga lima model embedding teks, semua di bawah lesen Apache 2.0, direka untuk tugas pengambilan maklumat. Jadual di bawah, diperolehi dari muka yang memeluk, menunjukkan prestasi mereka pada tugas pengambilan Benchmark (MTEB) teks besar (NDCG@10):

Contoh generasi SQL dan penjanaan kod Python menunjukkan keupayaan Artik, membandingkan dengan baik kepada ChatGPT-4O dalam ketepatan sementara berpotensi menawarkan kelebihan dalam kecekapan dan penggunaan memori. Untuk panduan untuk memilih LLM yang betul, lihat tutorial ini mengenai klasifikasi LLM.

Persediaan Arktik Snowflake

Untuk tutorial ini, kami akan menggunakan model

snowflake-arctic-embed-xs

perpustakaan yang diperlukan ( dan ) dipasang menggunakan PIP:

transformers Model dan tokenizer kemudian dimuatkan: torch

pip -qqq install transformers>=4.39.0
pip -qqq install torch

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from torch.nn.functional import cosine_similarity

model_checkpoint = "Snowflake/snowflake-arctic-embed-xs"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)
model = AutoModel.from_pretrained(model_checkpoint, add_pooling_layer=False)

1. Menjana embeddings untuk dokumen menggunakan model embedding.
2. Menjana penyemakan untuk dokumen pertanyaan.
3. mengira skor kesamaan (kesamaan cosine).
4. mengembalikan dokumen paling serupa dan skor mereka.

dan generate_embedding) disediakan untuk melaksanakan langkah -langkah ini. Contohnya menunjukkan proses, mengenal pasti dokumen yang paling serupa berdasarkan skor persamaan kosinus. find_similar_documents

find_similar_documents

Streamlit Integration

Mengoptimumkan prestasi Arktik Snowflake memerlukan pertimbangan yang teliti terhadap beberapa faktor: kuantisasi, pecutan perkakasan, penyulingan model, caching, pemantauan, skala, keselamatan, dan pengoptimuman berterusan.

amalan terbaik dan penyelesaian masalah

Amalan terbaik termasuk memanfaatkan pelaksanaan vektor, caching, mengoptimumkan pemuatan data, meminimumkan pergerakan data, pemprosesan selari, dan penandaarasan berterusan. Kesimpulan dan prestasi latihan Snowflake Arctic diketengahkan, melebihi pesaing dalam nisbah prestasi/kos. Petua pengoptimuman untuk kedua -dua kesimpulan dan latihan disediakan.

Masa Depan Snowflake Arctic

Pembangunan masa depan mungkin akan memberi tumpuan kepada pemahaman bahasa semulajadi yang dipertingkatkan, pembelajaran multi-tugas yang lebih baik, dan sokongan yang lebih baik untuk aplikasi khusus. Forum Komuniti Snowflake dan Dokumentasi Komprehensif menyediakan sumber sokongan yang berharga.

Kesimpulan

Snowflake Arctic menawarkan penyelesaian yang kuat dan cekap untuk penyembuhan teks peringkat perusahaan, menyelaraskan pengambilan data dan analisis. Panduan ini telah memberikan gambaran menyeluruh tentang keupayaannya, memperkasakan perusahaan untuk memanfaatkan ciri -ciri canggihnya untuk meningkatkan kecekapan dan ketepatan. Untuk pemula, tutorial salji salji ini disyorkan.