embedding

基于Embedding实现超越ES的高级搜索目前，很多企业会利用大模型来做企业内部知识库系统，比如智能客服系统，做法是把企业内部的整理的产品手册、常见问题手册，做成智能知识库系统，客户可以直接向知识库系统用自然语言提问，知识库系统能理解客户的问题并基于内部知识给出客户想要的答案，此时就会用到文本向量化。

算法金 | 没有思考过 Embedding，不足以谈 AI大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

使用LangChain+Ollama的时候怎么使用其他的embedding模型相信这是很多做RAG的朋友的需求。Ollama的Embedding model是比较少的：https://ollama.com/library?q=embedhttps://ollama.com/library?q=embed而且这些模型并不一定适用于中文，如果直接在LangChain中使用，例如：

nn.Embedding 根据索引生成的向量有权重吗import torch import torch.nn as nnnum_words = 10 embedding_dim = 3

【机器学习300问】126、词嵌入（Word Embedding）是什么意思？人类的文字，作为一种高度抽象化的符号系统，承载着丰富而复杂的信息。为了让电脑也能像人类一样理解并处理这些文字，科学家们不断探索各种方法，以期将人类的语言转化为计算机能够理解的格式。

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通过DashScope API调用将多种模态转换为向量本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope进行多模态向量生成，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。

论文笔记：ATime-Aware Trajectory Embedding Model for Next-Location RecommendationKnowledge and Information Systems, 2018仅报告Gowalla数据集的结果，其他两个数据集的观察结果类似

你疯了抱抱我

【StableDiffusion】Embedding 底层原理，Prompt Embedding，嵌入向量Embedding 是将自然语言词汇，映射为固定长度的词向量的技术· 说到这里，需要介绍一下 One-Hot 编码是什么。

AI-知识库搭建（二）GPT-Embedding模型使用上一篇：AI-知识库搭建（一）腾讯云向量数据库使用-CSDN博客Embedding模型是一种将高维度的离散数据（如文本、图像、音频等）映射到低维度的连续向量空间的技术。这种技术广泛应用于自然语言处理（NLP）、推荐系统、搜索引擎、问答系统等领域，能够显著提高数据处理的效率和准确性。

encoding Token和embedding 傻傻分不清楚？“encoding” 是一个在计算机科学和人工智能领域广泛使用的术语，它可以指代多种不同的过程和方法。核心就是编码：用某些数字来表示特定的信息。当然你或许会说字符集(Unicode)更理解这种概念，编码更强调这种动态的过程。而字符集是静态的。以下是一些具体的例子和用法，帮助你更全面地理解这个概念：

embedding层的理解一文读懂Embedding的概念，以及它和深度学习的关系 - 知乎 (zhihu.com)感觉这篇知乎真的大道至简。个人感觉embedding层和普通的线性层没有什么区别~就是为了降维和升维用的。也就是向量的维度变化！

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#LLM入门 | langchain | RAG # 4.4_向量数据库与词向量(Vectorstores_and_Embeddings)回顾一下检索增强生成（RAG）的整体工作流程：图 4.4 检索增强生成整体流程前两节课我们讨论了 Document Loading（文档加载）和 Splitting（分割）。下面我们将使用前两节课的知识对文档进行加载分割。

NLP之word-embedding⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。顾名思义，词向量是⽤来表⽰词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（word embedding）。近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。

合合信息embedding模型登顶MTEB中文榜单：中文文本向量化技术的创新突破在信息化时代，文本数据呈爆炸式增长，如何高效、准确地处理和分析这些文本数据，成为各行各业亟待解决的问题。基于此文本向量化技术应运而生，它可以将文本转换为数值向量（也就是计算机能够理解的数值形式），是自然语言处理中的一项基础技术。通过文本向量化，文本内容被转换为计算机可以处理的形式，从而便于后续的分析和挖掘工作。

Pytorch: nn.EmbeddingP y t o r c h \mathrm{Pytorch} Pytorch 的 E m b e d d i n g \mathrm{Embedding} Embedding 模块是一个简单的查找表，用于存储固定字典和大小的嵌入。 n n . E m b e d d i n g \mathrm{nn.Embedding} nn.Embedding 层本质上是一个权重矩阵，其中每一行代表词汇表中每个单词的向量表示。这个权重矩阵的大小是 [ n u m _ e m b e d d i n g s , e m

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Stable Diffusion中的embedding嵌入，也称为文本反转，是在 Stable Diffusion 中控制图像样式的另一种方法。在这篇文章中，我们将学习什么是嵌入，在哪里可以找到它们，以及如何使用它们。

liaomin416100569

Transformer模型详解01-Word EmbeddingTransformer由论文《Attention is All You Need》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。

GPT产业行业研究报告合集整理整理了一下目前现有的与GPT产业相关的研究报告合集，帮助大家深入地分析GPT产业的技术发展情况、判断GPT产业的未来发展趋势。

langchain 链式写法-使用本地 embedding 模型，Faiss 检索目录示例代码1示例代码2使用本地下载的 embedding 模型去做 embedding，然后从中查相似的