🚀 OGAI-Embedder

OGAI-Embedder是一个基于sentence-transformers的模型，专为石油和天然气行业的钻井工程应用而微调。它能将句子和段落映射到384维的密集向量空间，可用于钻井相关数据集内的技术文档检索、自动报告分析和智能搜索等任务。

🚀 快速开始

安装依赖

若你已安装sentence-transformers，使用该模型将十分便捷：

pip install -U sentence-transformers

使用示例

以下是使用该模型的示例代码：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["What is the optimal mud weight for a high-angle well?", "How does managed pressure drilling improve well control?"]

model = SentenceTransformer('OGAI-Embedder')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

✨ 主要特性

特定领域搜索与检索

OGAI-Embedder可用于钻井作业的文档搜索引擎，实现对以下内容的语义搜索：

• 钻井报告
• 套管设计手册
• 泥浆录井数据
• 定向钻井调查
• 设备规格
• 井控程序

训练数据

该模型使用了经过精心整理的钻井工程文档、手册和现场报告等数据集进行微调。

关键数据集

人工智能辅助钻井工程部署

OGAI-Embedder专为实时集成到石油和天然气平台的人工智能应用而设计，可实现：

• 为钻井工程师提供自动报告分析。
• 从大型钻井知识库中进行智能文档检索。
• 为井规划和执行提供上下文感知的人工智能助手。
• 基于历史井性能数据进行增强决策。

📦 安装指南

安装sentence-transformers

pip install -U sentence-transformers

使用llama.cpp进行推理

此模型可与llama.cpp结合使用，以在钻井工程应用中进行高效推理。

brew install llama.cpp
llama-cli --hf-repo OGAI-Embedder --hf-file ogai-embedder-q5_0.gguf -p "What are the key challenges in managed pressure drilling?"

运行服务器

llama-server --hf-repo OGAI-Embedder --hf-file ogai-embedder-q5_0.gguf -c 2048

📄 许可证

该模型在Apache 2.0许可证下可用于研究和商业用途。