NextGLab/FAISS-v2.0
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资源简介：
NextGLab FAISS-v2.0数据集是一个为检索增强生成（RAG）任务设计的密集向量索引。它通过嵌入来自srsRAN项目和O-RAN联盟规范的文本来构建。该数据集共有88,808个文档，总词数为7,236,372个。使用BAAI/bge-large-en-v1.5模型进行文本嵌入，并使用FAISS（Facebook AI Similarity Search）作为向量存储。该数据集由NextG lab@ NC State开发，并遵循MIT许可证。
The NextGLab FAISS-v2.0 dataset is a dense vector index designed for Retrieval-Augmented Generation (RAG) tasks. It is constructed by embedding text from the srsRAN Project and O-RAN Alliance specifications. The dataset contains a total of 88,808 documents and 7,236,372 words, using the BAAI/bge-large-en-v1.5 model for text embedding and FAISS for vector storage. It is developed by NextG lab@ NC State and is released under the MIT license.
提供机构：
NextGLab
