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蜂蜜黄油呀土豆

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。

小程故事多_80

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。

基于AD9361的BPSK调制解调器探索：位同步与误码率测试基于AD9361的BPSK调制解调器、位同步、误码率测试demo。零中频架构，适用于AD9361等软件无线电平台，带AD9361纯逻辑FPGA驱动，verilog代码，Vivado 2019.1工程。本产品为代码

Embedding 模型word2vec/glove/fasttext/elmo/doc2vec/infersent学习总结ELMO(Embedding from Language Model)，通过无监督预训练多层双向LSTM模型来学习带上下文信息的（Contextualized）单词表示。一种动态的，语境化的词向量表示方法，可以根据上下文语境来生成相应词的向量表示。

AI大模型入门到实战系列（三）词元（token）和嵌入（embedding）想象一下，你是一个刚来到地球的外星人，完全不懂人类的语言和文字。你的任务是要理解《哈利·波特》这本书。

【GO高级编程】05.类的扩展与复用Go 语言不支持传统面向对象中的“继承”（inheritance），但它通过组合（composition）和结构体嵌入（embedding）实现代码复用，这种方式更灵活、更安全，也符合 Go 的设计哲学：“组合优于继承”。

Text-Embedding-Ada-002：技术原理、性能评估与应用实践综述本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

AI大模型入门到实战系列（五）上下文嵌入向量（contextualized embedding）这节我们展示从输入嵌入向量(input embedding)到上下文嵌入向量(contextualized embedding)的完整过程。我们将用一个简化版的Transformer层来处理一个短句。

基于Embedding+图神经网络的开源软件供应链漏洞检测：从SBOM到自动修复的完整实践摘要：在Log4j漏洞后，我们扫描发现项目中居然有347个间接依赖的log4j-old，人工排查耗时3周还没搞完。我用CodeBERT+GAT+CodeT5plus搭建了一套供应链漏洞治理系统：把Maven/Gradle依赖树转成异构图，用图注意力网络检测漏洞传播路径，LLM自动生成修复PR。上线后，高危漏洞检出率从43%提升至98.7%，平均修复时间从4.2天降至1.8小时。核心创新是把"漏洞可达性分析"转化为图上的链接预测问题，让模型学会识别"哪些依赖实际调用了漏洞方法"。附完整GitHub App集

基于 ms-swift 框架微调 Embedding 模型（Ubuntu22.04）：从原理到实践作者：吴业亮博客：wuyeliang.blog.csdn.netEmbedding模型的核心是将文本转化为低维稠密向量，使语义相似的文本向量距离更近、语义相异的更远。微调的目标是让预训练Embedding模型适配特定领域/任务（如金融、医疗文本相似度匹配），核心逻辑是：

Embedding 英文单词学习单词：embedding词性：名词 / 形容词（由动词 embed 衍生）发音：词源：来自动词 embed（嵌入、安置） → embedding = 嵌入 / 嵌入式 / 嵌入操作

Langchain-Chatchat[三、PG向量库embedding存储]跟踪PG向量库embedding存储,即需要分析： kb --recreate-vs 命令，重新创建向量库以及文本内容加强embedding存储。

东南门吹雪

向量、张量、大语言模型、Embedding您好！向量数据库（Vector Database）是**专门用于存储、管理和搜索高维向量嵌入（Vector Embeddings）**的数据库。

AI核心知识31——大语言模型之Multimodal Understanding（简洁且通俗易懂版）多模态理解 (Multimodal Understanding) 是多模态技术中侧重于 “输入” 和 “感知” 的那一面。

至此流年莫相忘

第二版：Windows 服务器上私有化部署 Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B 模型而 Qwen3-Embedding-0.6B 是通义千问系列中专为中文优化的轻量级嵌入模型，参数量仅 0.6B，适合在普通服务器甚至高性能 PC 上运行，是私有化部署的理想选择。

AI核心知识26——大语言模型之Embedding与Vector Database （简洁且通俗易懂版）如果说 RAG（检索增强生成）是大模型的“外挂图书馆”，那么 Embedding（嵌入）和 Vector Database（向量数据库）就是让这个图书馆能瞬间找到书的“图书管理员”和“索引系统”。

胡乱儿起个名

Embedding查表操作为了简单，我把参数设很小：也就是：Embedding 的权重矩阵 weight 是一个形状为：的查表：