llama_index 如何使用DocumentSummaryIndex指定嵌入维度？

mzmfm0qo 于 2个月前发布在其他

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问题

大家好，
在处理DocumentSummaryIndex时，我发现VectoreSotreIndex中的一个参数embed_dim不受支持。
在这种情况下，如何控制嵌入维度？我认为当我处理多个向量存储时，它们的嵌入维度与DocumentSummaryIndex不同会很麻烦。有什么建议吗？

llama_index

来源：https://github.com/run-llama/llama_index/issues/14582

4条答案

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7z5jn7bk1#

你好，@keonho-kim!我在这里帮助你解决任何bug、问题或贡献。让我们一起应对这个挑战！
要使用 DocumentSummaryIndex 指定嵌入维度，你应该在 DocumentSummaryIndexEmbeddingRetriever 类中使用 embed_model 参数。embed_model 应该是一个支持所需嵌入维度的 BaseEmbedding 示例。
以下是如何指定嵌入维度的示例：

from llama_index.core.indices.document_summary.base import DocumentSummaryIndex
from llama_index.core.indices.document_summary.retrievers import DocumentSummaryIndexEmbeddingRetriever
from llama_index.core.base.embeddings.base import BaseEmbedding

# Assuming you have a custom embedding model that supports the desired embedding dimension
class CustomEmbeddingModel(BaseEmbedding):
    def __init__(self, embed_dim: int):
        self.embed_dim = embed_dim
        # Initialize other necessary components

    def get_agg_embedding_from_queries(self, queries: List[str]) -> List[float]:
        # Implement the method to return embeddings of the specified dimension
        pass

# Create an instance of your custom embedding model with the desired dimension
custom_embed_model = CustomEmbeddingModel(embed_dim=128)

# Create an instance of DocumentSummaryIndex
document_summary_index = DocumentSummaryIndex(...)

# Create an instance of DocumentSummaryIndexEmbeddingRetriever with the custom embedding model
retriever = DocumentSummaryIndexEmbeddingRetriever(
    index=document_summary_index,
    embed_model=custom_embed_model
)

在这个例子中，CustomEmbeddingModel 是支持所需嵌入维度的实际嵌入模型的占位符。你需要实现 get_agg_embedding_from_queries 方法以返回指定维度的嵌入。然后，你可以将此自定义嵌入模型传递给 DocumentSummaryIndexEmbeddingRetriever 以用于检索 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/indices/document_summary/retrievers.py)。