embedding

MTEB：基于 Embedding 的文本分类评估与实战解析最近在做对比学习、embedding模型这一块。发现在 MTEB, Massive Text Embedding Benchmark 中，有文本分类的评估。便想着学习一下MTEB的代码如何使用embedding做文本分类的评估。

【狂飙AGI】第6课：前沿技术-文生图（系列2）参考资料：【狂飙AGI】第5课：前沿技术-文生图（系列1）免责声明本文摘自清华大学《AIGC发展研究3.0》，仅为分享信息之目的，不代表本平台/作者观点。

【狂飙AGI】第4课：前沿技术-具身智能（1）2024全球十大人形机器人：中国机器人强势崛起！（2）宇树机器人解锁鲤鱼打挺，太极、格斗样样精通，更多实拍细节公布

LLM之RAG实战（五十六）| Ollama部署下载Qwen3-Embedding向量模型和Qwen3-Reranker重排模型参考文献：https://blog.csdn.net/qq363685855/article/details/148512248

Python测试之道

RAG实战：基于LangChain的《肖申克的救赎》知识问答系统构建指南作为一名测试工程师，你是否遇到过以下场景？RAG（检索增强生成）技术恰好能解决这些问题！本文将以电影《肖申克的救赎》为案例，手把手教你使用LangChain框架构建一个完整的RAG系统，通过代码实战展示如何将静态文档转化为可交互的知识库。需提取申请好deepseek的api-key及阿里的通义千问的api-key。本文使用deepseek作为chat大模型，通义千问的text-embedding-v2作为嵌入式模型。与项目源码同目录创建.env，内容如下图所示。

曾经风光无限的 Oracle DBA 已经落伍了吗？先讲一个残酷的事实，Oracle DBA，若仍停留在纯粹的运维方向，未来的路将会越走越窄，尤其是在国内的特殊环境下，可以说是前途渺茫，举步维艰。

AI基础知识（LLM、prompt、rag、embedding、rerank、mcp、agent、多模态）AI基础知识（LLM、prompt、rag、embedding、rerank、mcp、agent、多模态）

【推荐算法】Embedding+MLP：TensorFlow实现经典深度学习推荐模型详解Embedding+MLP模型是处理高维稀疏特征的经典架构，广泛应用于推荐系统、广告点击率预测（CTR）等场景。其核心思想是将类别型特征通过Embedding层转换为低维稠密向量，再与连续特征拼接后输入多层感知机（MLP）。

论文笔记： Urban Region Embedding via Multi-View Contrastive PredictionAAAI 2024

基于 Chrome 浏览器扩展的Chroma简易图形化界面ChromaDB Manager 是基于 Chrome 浏览器扩展的一款 ChromaDB（一个流行的向量数据库）的数据查询工具。提供了一个用户友好的界面，可以直接从浏览器连接到本地 ChromaDB 实例、查看集合信息和分片数据。本工具特别适合开发人员快速查看和验证 ChromaDB 中的数据，无需编写代码即可完成基本的数据库操作。

明明跟你说过

深入 RAG（检索增强生成）系统架构：如何构建一个能查资料的大语言模型系统🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖

Unsupervised Learning-Word Embedding传统的1 of N 的encoding无法让意义相近的词汇产生联系,word class可以将相近的词汇放到一起

基于Deeplearning4j的多源数据融合预测模型实现：从设计到落地全解析在工业 4.0 与数字化转型的浪潮中，单一数据源的预测模型已难以应对复杂业务场景。多源数据融合通过整合结构化数据（如时序销量）、半结构化数据（如日志）、非结构化数据（如文本 / 图像），能够捕捉更全面的特征关联。本文以电商销量预测为场景，详解基于 Deeplearning4j（DL4J）的多源数据融合模型设计与工程实现。

在未来等你

互联网大厂Java求职面试：AI与大模型应用集成及云原生挑战郑薪苦是一位具有搞笑风格但技术潜力巨大的程序员，正在接受一位严肃专业的技术总监面试。面试官：在我们公司的短视频平台中，需要处理千万级用户同时在线观看直播的需求。请谈谈你在设计这样的直播系统架构时会考虑哪些关键点？

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【嵌入模型与向量数据库】目录一、什么是向量？二、为什么需要向量数据库？三、向量数据库的特点四、常见的向量数据库产品FAISS 支持的索引类型 vs 相似度

PyTorch中的nn.Embedding应用详解在深度学习中，词嵌入（Word Embedding）是一种常见的技术，用于将离散的词汇或符号映射到连续的向量空间。这种映射使得相似的词汇在向量空间中具有相似的向量表示，从而可以捕捉词汇之间的语义关系。在PyTorch中，nn.Embedding模块提供了一种简单而高效的方式来实现词嵌入。

AI大模型学习二十、利用Dify+deepseekR1 使用知识库搭建初中英语学习智能客服机器人很多情况下 LLM 知识库可以让 Agent 从中定位到准确的信息，从而准确地回答问题。在一些特定领域，比如客服、检索工具等有应用。

明明跟你说过

深入理解Embedding Models（嵌入模型）：从原理到实战（下）🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖

Embedding 的数学特性与可视化解析取词向量维度 d = 50 d=50 d=50 的 GloVe 嵌入示例：资料推荐采用分段颜色映射策略：