embedding

GraphRAG如何使用ollama提供的llm model 和Embedding model服务构建本地知识库在GraphRAG的使用过程中将需要踩的坑都踩了一遍（不得不吐槽下，官方代码有很多遗留问题，他们自己也承认工作重心在算法的优化而不是各种模型和框架的兼容性适配性上），经过了大量的查阅各种资料以及debug过程（Indexing的过程有点费机器），最终成功运行了GraphRAG项目。先后测试了两种方式，都成功了:

加点油。。。。

Matlab2019a安装C2000 Processors超详细过程⭐ 链接1 Embedded Coder Support Package for Texas Instruments C2000 Processors - File Exchange - MATLAB Central

LLM大语言模型中RAG切片阶段改进策略适合对 Token 数量有严格要求的场景，比如使用上下文长度较小的模型时。示例文本： “LlamaIndex是一个强大的RAG框架。它提供了多种文档处理方式。用可以根据需选择合适的方法。”

【持续更新中】transformer详解和embedding大模型这里记录一下自己学习embedding大模型的记录，涉及到transformer和bert这些。一切都可以编码，比如说图片是三原色，所以可以用一些三维矩阵的组合来表示任何一张图，图形越清晰，矩阵越多

大模型 LangChain 开发框架-初探LangChain 是一个强大的由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序开发框架。它的核心价值在于提供了标准化组件接口、高效的任务编排能力以及可观察性和评估机制。通过这些特性，LangChain 有效地屏蔽了大模型开发中底层模型 API 的差异，为开发者提供了一种便捷且统一的任务编排范式，类似于 Spring 框架为 Java 开发带来的便利性和规范性，极大地简化了基于大语言模型的应用开发流程。

在 Spark 上实现 Graph Embedding在 Spark 上实现 Graph Embedding 主要涉及利用大规模图数据来训练模型，以学习节点的低维表示（嵌入）。这些嵌入能够捕捉和反映图中的节点间关系，如社交网络的朋友关系或者物品之间的相似性。在 Spark 上进行这一任务，可以使用 Spark 的图计算库 GraphX 或者利用外部库如 GraphFrames。

写编程的木木

可能是最强文生图工具：Stable Diffusion 3 超详细测试最近文生图领域最重要的消息，就是Stable Diffusion 3的推出。目前，有两种使用Stable Diffusion 3的方法，一种是通过API调用，这需要在Stability AI开发者平台申请API Keys：

为什么 Bert 的三个 Embedding 可以进行相加？Embedding的数学本质，就是以one hot为输入的单层全连接。也就是说，世界上本没什么Embedding，有的只是one hot。

从数据提取到管理：TextIn平台的全面解析与产品体验在现代信息时代，文档解析和管理已经成为企业和开发者不可或缺的工具。TextIn是合合信息旗下的一款智能文档处理平台，为开发者和企业提供高效、精准的文档解析工具，帮助用户轻松应对各种复杂的文档处理需求。本文将深入探讨TextIn的主要功能、产品亮点及其广泛的应用场景，带领大家全面体验这款文档处理“百宝箱”。

YangJZ_ByteMaster

PETR：Position Embedding Transformation forMulti-View 3D Object Detection本文介绍了一种名为“位置嵌入变换（PETR）”的新方法，用于多视角三维物体检测。该方法将三维坐标的位置信息编码为图像特征，并产生具有三维位置感知能力的特征。通过对象查询可以感知这些特征并进行端到端的目标检测。在标准nuScenes数据集上，PETR实现了最先进的性能（50.4％的NDS和44.1％的mAP），并在基准测试中排名第一。它可以作为未来研究的一个简单而强大的基线。

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自然语言处理:第七十章 Langchain的长文本总结处理方案本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: CSDN of ManVictor

【拥抱AI】如何查看Milvus的使用情况？查看Milvus的使用情况和性能指标可以帮助你了解数据库的健康状况、性能指标和资源使用情况。以下是一些常用的方法和工具，帮助你全面监控和查看Milvus的使用情况和性能指标。

【拥抱AI】RAG如何通过分析反馈、识别问题来提高命中率分析用户反馈并识别问题是持续优化RAG系统的重要步骤。这不仅可以帮助你了解系统的当前表现，还可以指导未来的改进方向。直接进入正题，

Word Embedding哈喽,小伙伴们!今天聊一聊自然语言处理(NLP)中的一个小概念.语料的数值化转化.因为有一定了解的小伙伴应该都知道在NLP中,汉字是没办法直接送到模型训练的,因为计算机只能识别二进制的数据.所以我们需要把汉字转成张量的形式,这样变成二进制数据后就可以放入模型中训练.那有哪些常用方式呢?我们接着往下聊.

论文阅读：SIMBA: single-cell embedding along with featuresChen, H., Ryu, J., Vinyard, M.E. et al. SIMBA: single-cell embedding along with features. Nat Methods 21, 1003–1013 (2024).

英伟达基于Mistral 7B开发新一代Embedding模型——NV-Embed-v2我们介绍的 NV-Embed-v2 是一种通用嵌入模型，它在大规模文本嵌入基准（MTEB 基准）（截至 2024 年 8 月 30 日）的 56 项文本嵌入任务中以 72.31 的高分排名第一。此外，它还在检索子类别中排名第一（在 15 项任务中获得 62.65 分），这对 RAG 技术的发展至关重要。

报错 No available slot found for the embedding model报错内容Server error: 503 - [address=0.0.0.0:12781, pid=304366] No available slot found for the embedding model. We recommend to launch the embedding model first, and then launch the LLM models.

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )

词嵌入方法（Word Embedding）Word Embedding是NLP中的一种技术，通过将单词映射到一个空间向量来表示每个单词✨️常见的词嵌入方法：

【go从零单排】结构嵌套struct embedding🌈Don’t worry , just coding! 内耗与overthinking只会削弱你的精力，虚度你的光阴，每天迈出一小步，回头时发现已经走了很远。

大模型微调技术 --＞脉络微调技术从最早期的全模型微调演变成如今的各种参数高效微调(PEFT)方法，背后是为了应对大模型中的计算、存储和数据适应性的挑战