Gemma Embed Search
意味によってローカルファイルを取得します。1つの埋め込み空間に画像、音声、テキストが保持されるため、入力されたクエリに一致する画像、クリップ、またはドキュメントが返されます。モデルはユーザーのハードウェア上のローカルサーバーで動作し、どこにもアップロードされません。
scripts/embed_search.pyは4つの処理を行います: doctorはサーバーをチェックし、initは接続を保存し、indexはファイルをキャッシュに埋め込み、searchはクエリに対してランク付けします。
ローカル設定
設定はconfig.jsonに保存され、このファイルには保存しません:
- Linux および macOS:
~/.config/gemma-embed-search/config.json - Windows:
%USERPROFILE%\.config\gemma-embed-search\config.json
最初にそのファイルを読み取ります。それにurlとmodelがある場合、以降のすべてのコマンドは接続フラグなしで動作し、ステップ2をスキップできます。
ファイルがないか不完全な場合は、ユーザーにサーバーURLとインデックス化するフォルダを尋ね、doctorを実行してサーバーが実際に提供するモデルをリストアップし、initを実行してファイルを書き込みます。initはマージされるため、一度に1つの設定を追加しても安全です。モデル名を推測しないでください。
このフォルダからconfig.example.jsonをそのパスにコピーして編集することは、initと同じ処理を行います。ファイルを直接編集したいユーザー向けです。`