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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

向量模型Jina Embedding: 从v1到v3论文笔记jina embedding v1 对应的论文为2023年7月的《Jina Embeddings: A Novel Set of High-Performance Sentence Embedding Models》，在这篇论文里强调了数据清洗在数据集准备过程中很重要，一个更小但质量高的数据集比一个很大但是质量差的数据集训练的模型效果更好。

Milvus - GPU 索引类型及其应用场景Milvus 是一款高效的矢量数据库管理系统，支持在高并发和高调用场景下加速相似度搜索。Milvus 的 GPU 支持由 NvidiaRAPIDS 团队提供，可以借助各种 GPU 索引类型来优化性能。本篇将重点解析 Milvus 支持的 GPU 索引类型、适用场景及各自的性能特点，并详细介绍如何配置和使用这些 GPU 索引，以帮助用户合理选择索引类型来提升系统吞吐量和召回率。

PyTorch nn.Embedding() 嵌入详解在对文本序列进行分词（tokenize）并映射后，字符串序列就转变为了数字（token id）序列，这些 token id 可以直接输入到模型中，但需要明白的是，模型并不能直接从一个纯粹的数字中获取丰富的信息。类比到人类的认知，我们理解一个字或词并不是仅靠符号，而是其背后的含义。

【大模型开发指南】llamaindex配置deepseek、jina embedding及chromadb实现本地RAG及知识库（win系统、CPU适配）说一些坑，本来之前准备用milvus，但是发现win搞不了（docker都配好了）。然后转头搞chromadb。这里面还有就是embedding一般都是本地部署，但我电脑是cpu的没法玩，我就选了jina的embedding性能较优（也可以换glm的embedding但是要改代码）。最后问题出在deepseek与llamaindex的适配，因为采用openai的接口，这里面改了openai库的源码然后对llamaindex加了配置项才完全跑通。国内小伙伴如果使用我这套方案可以抄，给我点个赞谢谢。

Milvus - 时间同步机制详解在分布式系统中，时间同步至关重要。对于 Milvus 这种支持大规模向量检索的分布式数据库，如何确保操作的有序性、减少网络延迟带来的问题，是保障数据一致性和检索结果可靠性的核心。本篇文章将详细介绍 Milvus 的时间同步机制。

Milvus - 标量字段索引技术解析在大规模向量相似性搜索场景中，结合标量字段和向量字段的过滤搜索需求日益增加。Milvus 2.1.0 版本引入的标量字段索引，为此类查询提供了极大的性能提升。本文将探讨 Milvus 的标量字段索引技术，包括其原理、实现方法、使用场景及性能优势。

长命百岁️

【想法】NLP的基石-Word Embedding这两天突然想到一个问题：什么NLP的基础？依照我目前的理解，我想应该是word embedding，即对文本的表示。这其中又包含两个概念，similarity和context。

Milvus - 四个主要时间戳参数Milvus 是一个高效的向量数据库，广泛用于从非结构化数据转换而来的向量的搜索与查询。在执行数据操作（包括数据的插入与删除）时，Milvus 会为涉及的每个实体分配时间戳，这样可以保证数据的一致性和查询的准确性。你可以把时间戳看作是数据的“时间标签”，它记录了数据的插入和修改时间。

故事挺秃然

NLP--一起学习Word Vector【实践】值此1024的程序员节，我们一起学习 Word Vector。本章一起学习文本向量化，掌握文本向量的相关概念，了解各个文本向量，实现文本向量的算法

C2W4.LAB.Word_Embedding.Part2理论课：C2W4.Word Embeddings with Neural Networks先根据网络构架搞清楚输出、隐藏层、输出维度图中描述的是一个简单的神经网络模型，通常用于处理词嵌入（Word Embedding）任务，如连续词袋模型（Continuous Bag of Words, CBOW）。这个模型由输入层、隐藏层和输出层组成。下面是每个层和相关操作的维度解释：

【AIGC】AI如何匹配RAG知识库: Embedding实践，语义搜索RAG作为减少模型幻觉和让模型分析、回答私域相关知识最简单高效的方式，我们除了使用之外可以尝试了解其是如何实现的。在实现RAG的过程中Embedding是非常重要的手段。本文将带你简单地了解AI工具都是如何通过Embedding去完成语义分析匹配的。

【论文笔记】VISTA: Visualized Text Embedding For Universal Multi-Modal Retrieval🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

成长的小牛233

BGE M3-embedding 中Dense retrieval、Lexical Retrieval、Multi-Vec Retrieval解释在BGE M3-embedding模型中，Dense Retrieval、Lexical Retrieval和Multi-Vec Retrieval是三种不同的检索方法

LangChain——Embedding 智谱AIEmbedding嵌入创建一段文本的矢量表示。这很有用，因为这意味着我们可以考虑向量空间中的文本，并执行语义搜索之类的操作，在其中查找向量空间中最相似的文本片段。

几种Word Embedding技术详解NLP 中的词嵌入是一个重要术语，用于以实值向量的形式表示用于文本分析的单词。这是 NLP 的一项进步，提高了计算机更好地理解基于文本的内容的能力。它被认为是深度学习在解决具有挑战性的自然语言处理问题方面最重要的突破之一。