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#embedding

零基础学AI大模型之Embedding与LLM大模型对比全解析

工藤学编程

前情摘要 1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 4、零基础...

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ollama v0.12.10 版本更新详解——新增 embedding 模型支持与多项优化

福大大架构师每日一题

近日,ollama 发布了 v0.12.10 版本(发布日期:2025年11月7日),本次更新在功能与性能方面均有提升。其中最重要的亮点是 ollama run...

9010

ollama v0.12.1 更新详解:新增 Qwen3 Embedding、云模型支持与多项功能修复

福大大架构师每日一题

Ollama 在 2025 年 9 月 21 日发布 v0.12.1 预发布版本,并在 9 月 24 日正式发布。本次更新不仅带来了全新的 Qwen3 Embe...

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从理解到记忆再到回答:Embedding→向量数据库→RAG 的完整链路

闫同学

在AI大模型技术爆火之前,"向量"、"相似度"、"召回"这些词还只是少数算法工程师的专业术语。 但自从以ChatGPT为代表的LLM技术爆火、RAG 爆发以及团...

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SATURN跨物种单细胞数据集整合实现 · 续

生信菜鸟团

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....

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腾讯开源百亿参数模型KaLM-Embedding,斩获MTEB多语言榜单全球第一!

腾讯开源

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...

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Youtu-Embedding 正式开源:腾讯优图推出高性能通用文本嵌入模型

腾讯开源

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。

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​​RAG应用核心揭秘:选对Embedding模型,准确率飙升200%!​

聚客AI

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...

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解锁AI检索的7大Embedding技术:从稀疏到多向量,一文掌握

聚客AI

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...

91220

语义搜索的瓶颈?微调如何解决“相似但不相关”难题​

聚客AI

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...

28110

掌握这5个要点,选对Embedding模型助力RAG系统

三桥君

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...

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100天跟着CP学PostgreSQL+AI,第18天 : 代码生成神器:基于 Embedding 的 PostgreSQL

用户8465142

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...

24910

100天跟着CP学PostgreSQL+AI,第9天 : 向量数据库:pgvector 如何存储和检索 AI Embedding

用户8465142

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...

58910

乘积量化解析:高效压缩向量数据的智能方案​

聚客AI

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...

26710

2025 Transformer技术全景:位置编码到三线性注意力的革命性突破​​

聚客AI

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。

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RAG检索策略深度解析:从BM25到Embedding、Reranker,如何为LLM选对“导航系统”?

LeonAlgo

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...

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AI大模型企业应用实战(20)-RAG相似性检索的关键 - Embedding

JavaEdge

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。

20310

AI大模型企业应用实战(14)-langchain的Embedding

JavaEdge

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

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大模型 API 调用从 0 到 1 (以智谱 AI 为例)

胡琦

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

1.6K10

如何选择Embedding Model?关于嵌入模型的10个思考

半吊子全栈工匠

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,...

2.1K20
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