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函數(shù)現(xiàn)在返回PCA處理的嵌入式。可視化清楚地顯示了3D空間中文檔的接近度。有關(guān)PCA的更多信息，請參見本教程。

>雪花北極，為企業(yè)級文本嵌入，簡化數(shù)據(jù)檢索和分析提供了強(qiáng)大而有效的解決方案。本指南詳細(xì)概述了其功能，使企業(yè)能夠利用其高級功能以提高效率和準(zhǔn)確性。對于初學(xué)者，建議使用此雪花教程。

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雪花北極教程：從雪花開始

Jack chen

Mar 06, 2025 am 11:57 AM

雪花北極：深入研究企業(yè)級文本嵌入

>雪花北極代表了文本嵌入技術(shù)的重大進(jìn)步，為企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中的無縫AI集成提供了強(qiáng)大的工具包。該教程提供了雪花北極的全面概述，涵蓋了設(shè)置，集成，最佳實踐，故障排除，現(xiàn)實世界應(yīng)用程序和未來的發(fā)展。我們還將指出您有助于繼續(xù)學(xué)習(xí)和支持的有用資源。為了對雪花本身有更廣泛的了解，請考慮此雪花課程的介紹。>

了解雪花北極

雪花北極是一套全面的工具套件，旨在簡化雪花數(shù)據(jù)云中的AI部署。從本質(zhì)上講，它提供了一系列嵌入模型，以進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)洞察提取。此外，它包括一個多功能的大語言模型（LLM），能夠從SQL查詢生成和代碼創(chuàng)建到復(fù)雜的指令。

>一個關(guān)鍵優(yōu)勢是北極與雪花數(shù)據(jù)云的無縫集成，從而在現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)中實現(xiàn)了安全有效的AI利用率。至關(guān)重要的是，所有雪花北極模型均在寬松的Apache 2.0許可下運行，適用于學(xué)術(shù)和商業(yè)用途。

體系結(jié)構(gòu)和性能

雪花北極的建筑圍繞著專家（MOE）混合變壓器設(shè)計的密集混合物。這種創(chuàng)新的方法通過在128位專業(yè)專家中分布的4800億個參數(shù)的廣泛網(wǎng)絡(luò)來促進(jìn)有效的擴(kuò)展和適應(yīng)性，每個網(wǎng)絡(luò)均針對特定任務(wù)進(jìn)行了微調(diào)。 TOP-2門控機(jī)制通過僅激活每個查詢的兩個最相關(guān)的專家（約170億參數(shù)）來優(yōu)化性能，從而大大降低了計算開銷，同時保持高性能。

鍵功能

Snowflake Arctic Tutorial: Getting Started With Snowflake's LLM >雪花北極通過四個關(guān)鍵特征來區(qū)分自身：

>智能

在處理復(fù)雜任務(wù)（如SQL生成，代碼寫作和詳細(xì)說明）中發(fā)揮作用。它的效率 Snowflake Arctic Tutorial: Getting Started With Snowflake's LLM >，由于其獨特的體系結(jié)構(gòu)，可以通過減少資源消耗來提供頂級性能。

開源的自然（Apache 2.0許可證）可確保廣泛的可訪問性。最后，它的重點是

企業(yè)AI滿足企業(yè)的特定需求，為數(shù)據(jù)分析，自動化和決策支持提供了高質(zhì)量的結(jié)果。>

雪花北極模型和文本嵌入模型

雪花北極指令：非常適合通過自然語言提示產(chǎn)生高質(zhì)量的響應(yīng)。
>雪花北極基地： 一個多功能的基礎(chǔ)模型，用于各種應(yīng)用，而無需進(jìn)行進(jìn)一步的微調(diào)。

>此外，在Apache 2.0許可下的五個文本嵌入模型的家族均設(shè)計用于信息檢索任務(wù)。下表來自擁抱面，顯示了它們在大規(guī)模文本嵌入基準(zhǔn)（MTEB）檢索任務(wù)（NDCG@10）上的表現(xiàn)：>>>

Snowflake Arctic Tutorial: Getting Started With Snowflake's LLM >該數(shù)據(jù)突出了模型大小和嵌入維度對檢索準(zhǔn)確性的影響，盡管建筑優(yōu)化可以顯著影響效率。

>雪花北極演示

>讓我們看雪花北極行動。擁抱面的簡化演示允許進(jìn)行交互式測試，使您能夠提交請求，調(diào)整參數(shù)并觀察模型的響應(yīng)。

SQL Generation和Python代碼生成的示例示例展示了北極的功能，與Chatgpt-4O的準(zhǔn)確性相比，在效率和內(nèi)存使用方面有可能具有優(yōu)勢。有關(guān)選擇合適的LLM的指導(dǎo)，請參見有關(guān)LLM分類的本教程。

雪花北極設(shè)置 Snowflake Arctic Tutorial: Getting Started With Snowflake's LLM

對于本教程，我們將使用資源效率

模型。環(huán)境規(guī)格如下所示：

snowflake-arctic-embed-xs

使用PIP安裝了必要的庫（

和 Snowflake Arctic Tutorial: Getting Started With Snowflake's LLM ）然后加載模型和代幣儀：

文檔相似性搜索transformers torch>本節(jié)詳細(xì)介紹了使用雪花北極的文檔相似性搜索。該過程涉及：

使用嵌入模型生成文檔的嵌入。>
>
>

Snowflake Arctic Tutorial: Getting Started With Snowflake's LLM 提供了

助手功能（

和generate_embedding）來實現(xiàn)這些步驟。一個示例演示了該過程，并根據(jù)余弦相似性得分識別最相似的文檔。 find_similar_documents3D文檔可視化

為了可視化，主成分分析（PCA）將高維嵌入減少到繪制的三個維度。修改后的

函數(shù)現(xiàn)在返回PCA處理的嵌入式。可視化清楚地顯示了3D空間中文檔的接近度。有關(guān)PCA的更多信息，請參見本教程。

find_similar_documents

>簡化集成 Snowflake Arctic Tutorial: Getting Started With Snowflake's LLM

簡化用于創(chuàng)建用于文檔相似性搜索的交互式Web應(yīng)用程序。提供的代碼展示了基本集成，允許用戶輸入查詢，指定頂部結(jié)果的數(shù)量并以3D可視化查看結(jié)果。有關(guān)全面的簡化教程，請參閱此資源。

高級配置提示 Snowflake Arctic Tutorial: Getting Started With Snowflake's LLM

優(yōu)化雪花北極性能需要仔細(xì)考慮幾個因素：量化，硬件加速度，模型蒸餾，緩存，監(jiān)視，縮放，安全性和連續(xù)優(yōu)化。

>最佳實踐和故障排除

最佳實踐包括利用矢量執(zhí)行，緩存，優(yōu)化數(shù)據(jù)加載，最小化數(shù)據(jù)移動，并行處理和連續(xù)的基準(zhǔn)測試。雪花北極的強(qiáng)大推理和訓(xùn)練表現(xiàn)得到了強(qiáng)調(diào)，超過了績效/成本比率的競爭對手。提供了推理和訓(xùn)練的優(yōu)化技巧。