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Embedding 和 Reranker 模型目录1. 理论1.1 Embedding 模型：文字的「数字身份证」1.2 Reranker 模型：结果的「智能排序员」

Embedding,rerank,lora区别人工智能中rag+llm大模型学习，经常听到有些名词，其中embedding ,rerank,lora容易混淆。

huggingface.co下载Qwen3-Embedding模型的步骤阿里云通义千问目前已经在Huggingface.co开源，提供对外下载。 Qwen3-Embedding（也常写作 Qwen-3-Embedding）是针对中文优化的高性能嵌入模型，从 Hugging Face 下载并本地部署的步骤如下，涵盖环境准备、模型下载、验证使用全流程：

调用embedding生成向量并存储到milvus中，进行查询windows 环境下安装 Milvus: https://blog.csdn.net/u010548003/article/details/152000409

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Langchain(四)文本嵌入模型（Embedding Model）文本嵌入模型是自然语言处理的核心，它能将文本转换为数值向量，使机器能够捕捉和处理语义信息。LangChain框架通过Embeddings类为众多嵌入模型提供商（如OpenAI、Cohere、Hugging Face等）提供了一个标准的交互接口。

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Python----大模型（GPT-2模型训练加速，训练策略）原理：NVIDIA的Tensor Core支持混合精度计算（FP16/FP32），通过Volta/Turing/Ampere架构的GPU（如V100/A100）加速矩阵运算。

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Python----大模型（GPT-2模型训练，预测）GPT-2模型的核心架构基于Transformer解码器，采用自回归方式生成文本。模型构建部分定义了GPTConfig配置类，包含关键参数如block_size（序列长度）、vocab_size（词表大小）、n_layer（层数）、n_head（注意力头数）和n_embd（嵌入维度）。

AI应用开发-Python:Embedding向量表征（Vector Representation）是核心概念之一。通过将文本、图像、声音、行为甚至复杂关系转化为高维向量（Embedding），AI系统能够以数学方式理解和处理现实世界中的复杂信息。这种表征方式为机器学习模型提供了统一的“语言”。

深度学习训练中的隐形杀手：内部协变量偏移与批量归一化在深度学习模型的训练过程中，我们经常追求更快的收敛速度和更高的准确率。然而，在复杂的神经网络内部，存在一个隐形的“杀手”，它严重阻碍了模型的学习效率，它就是内部协变量偏移 (Internal Covariate Shift, ICS)。

深入理解 Transformer：位置编码 (Positional Encoding) 与位置嵌入 (Positional Embedding) 的核心区别Transformer 架构自 2017 年诞生以来，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。它强大的自注意力机制（Self-Attention）允许模型捕捉句子中的长距离依赖关系。然而，自注意力机制本身是与词序无关的，这意味着如果打乱一个句子的词序，自注意力层的输出可能保持不变。

MindSpore开发之路（十一）：构建循环神经网络（RNN）：`RNN`, `LSTM`, `Embedding`层在上一篇文章中，我们探索了卷积神经网络（CNN）如何像“火眼金睛”一样高效地处理图像数据。然而，现实世界中的数据并非都是静态的图片，还有大量按顺序排列的数据，例如一段文字、一首乐曲、或者一段时间内的股票价格。这类数据被称为序列数据。

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VL-JEPA: Joint Embedding Predictive Architecture for Vision-language架构图1. 不再是学习Y跟Yhat,而是\(S_Y和\hat{S_Y}\).思路跟stable diffusion一样.不在真实Y空间学习,而是在Y编码之后的隐空间学习.所以维度更低.效果更好.

【推荐系统】深度学习训练框架（十七）：TorchRec之KeyedJaggedTensorKeyedJaggedTensor (KJT) 是 TorchRec v1.0 中用于表示稀疏特征的核心数据结构之一，专门设计用于高效管理多个变长特征序列。在推荐系统中，它能够同时处理用户历史点击（click_ids）、搜索词（search_ids）等多种稀疏特征，是构建大规模推荐系统的基础组件。

AI核心知识61——大语言模型之Embedding （简洁且通俗易懂版）Embedding (词向量) 是大语言模型把“人类语言”翻译成“计算机能懂的数学语言” 的那个关键步骤。

大模型应用：向量与元数据联动：解锁向量数据库复合查询的核心能力.30在大模型与检索增强生成（RAG）技术普及的今天，向量数据库已成为连接非结构化数据与 AI 应用的核心组件。传统向量检索仅依靠向量相似度匹配目标数据，在实际业务场景中却往往力不从心，比如在检索“2024 年发布的 AI 技术论文”时，仅通过向量相似性可能会返回大量无关领域的旧文档。

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RAG 的基石：文本嵌入模型与向量数据库为什么 RAG 离不开 Embedding 与向量数据库？在上一篇文章中，我们已经讲过： RAG（Retrieval-Augmented Generation）本质上是“先找资料，再让大模型回答问题”。

异构向量空间失配机制与负余弦相似度的深层拓扑学解析（RAG索引，检索期间embedding模型不一致会带来的后果）——从黎曼流形错位到语义检索失效的系统性研究在当代自然语言处理（NLP）与神经信息检索（NIR）体系中，向量嵌入（Vector Embedding）是连接离散符号与连续语义空间的桥梁。

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开源界核弹级输出！蚂蚁 Agentar-Scale-SQL 凭 “编排式扩展” 技术，成为 Text-to-SQL 天花板在数字化时代，数据已成为企业和组织的核心资产，但如何让非技术人员轻松获取数据 insights 一直是行业难题。传统的 SQL 查询要求使用者掌握专业的编程语言知识，这在很大程度上限制了数据的普及应用。而 Text-to-SQL 技术的出现，让用户可以用自然语言提问，系统自动生成对应的 SQL 语句，极大降低了数据访问的门槛。在这一领域，蚂蚁集团推出的 Agentar-Scale-SQL 凭借其卓越的性能和创新的技术方案，成为行业关注的焦点。

基于图神经网络+大模型的网络安全APT检测系统：从流量日志到攻击链溯源的实战落地摘要：在护网行动中，传统IDS对APT攻击的检出率不足15%，漏报的高级威胁导致内网沦陷。我用GraphSAGE+LogsBERT+Neo4j搭建了一套APT检测系统：自动从Suricata日志构建"主机-进程-网络"异构图，GNN识别异常行为模式，LLM生成攻击链语义报告。上线后，APT检出率提升至97.3%，误报率从120次/天降至3次/天，攻击溯源时间从8小时压缩至25分钟。核心创新是将ATT&CK战术映射为图结构特征，让LLM学会"黑客语言翻译"。附完整Suricata插件化代码和威胁狩猎平台集成

Conan-embedding整理embedding: 将文字映射到高维连续空间中，相似的文字有更靠近的向量表征。现有方法的缺陷：一般，embedding模型通过对比学习来训练，负例的质量对于模型表现非常关键。之前的研究提出了很多难负样本挖掘策略，这些策略都只在预处理阶段使用，限制了模型处理复杂多变的训练数据的能力。