使用Nomic Embed和LlamaIndex构建一个完全开源的检索器
内容提要
本文介绍了如何使用LlamaIndex和Nomic Embed构建一个完全开源的检索器。通过结合检索器和数据库，检索增强生成（RAG）提升了语言模型的响应质量和知识更新能力。开源模型确保了可审计性，避免了对闭源模型的依赖。文章还提供了具体的代码示例，展示了数据库的设置和检索功能的实现。
延伸解读
开源检索器的可审计性优势
文章强调，在国防、医疗和金融等高风险领域，端到端的可审计性对安全部署AI至关重要。闭源嵌入模型的训练协议不透明，无法审计，而Nomic Embed作为完全开源的模型，允许审查整个训练过程，从而满足合规和信任需求。
避免供应商锁定与定制自由
采用闭源嵌入模型会导致供应商锁定，并限制企业根据自身需求修改模型的能力。Nomic Embed等开源模型提供了修改和进一步改进的基础，使组织能自主调整模型，减少对外部供应商的依赖，保持技术自主性。
任务类型区分提升检索效果
Nomic Embed支持多种任务类型，构建数据库时使用search_document优化文档表示，检索时使用search_query优化查询嵌入。这种区分针对不同阶段进行优化，有助于提高检索的相关性和准确性。
LlamaIndex简化检索器构建流程
通过LlamaIndex，构建检索器只需少量代码：加载文档、生成向量索引、设置检索器。文章示例展示了从导入库到检索的完整步骤，表明即使没有深入机器学习背景，也能快速搭建基于开源嵌入的检索系统。
Q&A
如何使用LlamaIndex和Nomic Embed构建检索器？
首先导入相关库，下载数据，然后获取文档的向量表示，最后设置检索器。
Nomic Embed与OpenAI Ada相比有什么优势？
Nomic Embed是首个在短期和长期上下文基准上超越OpenAI Ada性能的开源嵌入模型。
开源模型的优势是什么？
开源模型确保了可审计性，避免了对闭源模型的依赖，减少了供应商锁定的风险。
检索增强生成（RAG）如何提高语言模型的响应质量？
RAG通过结合检索器和数据库，帮助语言模型减少幻觉，提高响应质量和知识更新能力。
如何使用LlamaIndex进行文档检索？
使用LlamaIndex可以通过设置检索器并输入用户查询来返回相关文档。
构建检索器时需要哪些库？
需要导入llama_index.embeddings中的NomicEmbedding和其他相关库。
