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# Schritt 1: Embedding Modelle, um relvante Texte zu einem Prompt zu finden
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#sowohl die texte als auch der Prompt werden embeddet!
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embedder_modell = SentenceTransformer("
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EMBEDDING_MODELL = "
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#Modell und Tokenizer, um die Summary über die relevanten Texte zu machen
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#mögliche Modelle: "HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha" #"t5-small" #"meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct" #"mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3" #"microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct" #"HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha"
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# Schritt 1: Embedding Modelle, um relvante Texte zu einem Prompt zu finden
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168 |
#sowohl die texte als auch der Prompt werden embeddet!
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+
embedder_modell = SentenceTransformer("multi-qa-MPNet-base-dot-v1") #all-MiniLM-L6-v2 sentence-transformers/all-mpnet-base-v2
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+
EMBEDDING_MODELL = "multi-qa-MPNet-base-dot-v1"
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172 |
#Modell und Tokenizer, um die Summary über die relevanten Texte zu machen
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173 |
#mögliche Modelle: "HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha" #"t5-small" #"meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct" #"mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3" #"microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct" #"HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha"
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