之前的脚本 extract.py 对每个蛋白序列的嵌入向量都存了一个单独的 .pt 文件在 embedding/Homo_sapiens.GRCh38.pep....

在最新发布的MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）多语言通用Embedding模型权威评测中，腾讯微信团队推出的新一代通用...

高质量的文本嵌入（Embedding）是驱动智能搜索、检索增强生成（RAG）以及推荐系统等应用的核心技术。

Embedding模型是大型语言模型（LLM）的核心，负责将文本转换为高维向量空间中的数值表示，从而使语义关系转化为可计算的数学关系。如果选错Embedding...

经典模型包括 text-embedding-3-large、BGE 以及 E5-mistral。然而，它也需要一定的计算资源（如 GPU/CPU）进行推理，单条...

我们都知道文本嵌入模型能将文本表示为具有语义意义的向量，广泛应用于检索、分类、检索增强生成（RAG）等场景。然而，通用嵌入模型在特定领域任务上往往表现不佳，语义...

其次，你需要评估你的计算资源。如果你的部署环境资源有限，那么Jina - embeddings - v2可能是一个更合适的选择。如果你的部署环境资源充足，那么B...

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等...

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等...

在大语言模型、生成式AI和语义搜索等应用，我们都知道会依赖于向量嵌入（vector embeddings）来捕捉语义信息，实现长期记忆和实时推理。但传统标量数据...

由于文章篇幅有限，我这边还为粉丝整理了一份《大模型微调实战项目思维导图》自行领取。实力宠粉。

大家好！今天我们来聊聊一个热门技术——RAG（检索增强生成）中至关重要的“检索”环节。如果你正在探索如何让你的大型语言模型（LLM）更智能、回答更靠谱，那这篇文...

Embedding优点是可将离散的词语或句子转化为连续的向量，就可用数学方法来处理词语或句子，捕捉到文本的语义信息，文本和文本的关系信息。

使用了 langchain_openai 库中的 OpenAIEmbeddings 类，将文本转换为向量表示：

在 NoteBook 中，我们可以通过虚拟环境安装指定版本的 Python，具体教程请参考：ModelArts codelab 创建虚拟环境切换 Python

在大模型应用中，尤其基于RAG框架的大模型应用，嵌入模型（embedding Model）是不可或缺的关键组件。这里总结了笔者在实践中关于潜入模型的10个思考，...

在大模型开发中，检索增强生成（RAG）工作流是一种将外部知识检索与语言模型生成相结合的有效方法。它能有效避免大模型产生幻觉问题，提高回答的准确性和可靠性。而 E...

在打造检索增强生成（RAG）应用时，选择合适的Embedding模型就像挑选合适的工具，直接影响到应用的表现和效果。​那么，面对众多的模型，我们该如何轻松找到最...

在诸如Facebook等社交网络中进行搜索所面临的挑战与传统网页搜索不同：除了查询文本外，还需考虑搜索者的上下文以提供相关结果。用户的社交图谱是这一上下文的组成...

在当前人工智能潮流中，RAG 技术备受关注，诸如 RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT 等 RAG 引擎逐渐受到广泛关注。在这些引擎的背...