embedding

0.3、AI Agent 知识库、召回、Recall、Embedding等相关的概念在 AI 应用平台（比如 Dify）中，召回（Recall）、向量检索（Vector Retrieval）、全文检索（Full-text Retrieval）、混合检索（Hybrid Retrieval）都是用于从知识库或文档库中查找与用户问题相关内容的不同策略。它们各有特点，适用于不同的场景。 Score（得分）通常是检索系统返回的每个文档与用户查询之间的“相关性分数”

PandaWiki:AI 驱动的开源知识库系对爬虫&逆向&算法模型感兴趣的同学可以查看历史文章，私信作者一对一小班教学,学习详细案例和兼职接单渠道

深入理解嵌入模型（Embedding Model）：AI 语义世界的基石作者：技术架构与智能应用研究中心发布日期： 2025 年 10 月关键词： Embedding、向量数据库、语义搜索、RAG、知识问答

Paraverse_徐志斌

RAG架构（检索增强生成）与向量数据库如今传统LLM大模型有太多的缺点：所以才孕育出 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构，所谓 RAG 指的是将传统大模型和检索系统（这里指向量数据库）相结合，提供更精准的数据检索生成，传统 LLM 大模型不知道的问题，可以从数据库中进行检索查询，这样大大提高回答准确度！说白了：RAG是一种架构设计，简单说就是让大模型 LLM 再加了一个数据库，这样就能让大模型通过检索生成更精准的答案。

Qwen3 Embedding报告随笔好久没更了，打了俩比赛收益很低，收收心回来继续做论文这期随笔记录qwen3 embedding模型中的核心内容

从潜在空间到实际应用：Embedding模型架构与训练范式的综合解析现代自然语言处理（NLP）的核心是将非结构化文本转化为机器可理解的数学表示，Embedding模型是实现这一转化的关键技术。

HAMi 2.7.0 发布：全面拓展异构芯片支持，优化GPU资源调度与智能管理芯与序（Of Silicon & Scheduling）—— 万般之芯，合于一序。向 Kubernetes 1.34 的 Of Wind & Will 致意：彼处以风与志命名航向；

词向量：从 One-Hot 到 BERT Embedding，NLP 文本表示的核心技术在自然语言处理（NLP）领域，“让计算机理解文本” 的第一步，是将人类可读的文字转化为机器可计算的数值形式 —— 这就是文本表示的核心目标。而词向量（Word Embedding）作为文本表示的基础单元，直接决定了后续 NLP 任务（如文本分类、机器翻译、情感分析）的效果上限。从早期的 One-Hot 编码到如今的预训练词向量（如 BERT Embedding），词向量技术已完成从 “离散稀疏” 到 “连续稠密” 的跨越式发展。本文将以技术演进为主线，从原理、模型、实践到进阶方向，全面解析词向量的核心技术

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Transformer-位置编码（Position Embedding）一、NLP transformer 位置编码位置编码计算公式位置编码计算示例二、Vision Transformer 代码实现

PyTorch 中nn.Embedding核心参数与用法 nn.Embedding的核心参数：num_embeddings：嵌入表的大小（即离散特征的总类别数，如词汇表大小）。 embedding_dim：每个嵌入向量的维度（输出向量的长度）。 padding_idx（可选）：指定一个索引，其对应的嵌入向量将始终为 0（用于处理填充符号）。

【GPT入门】第66 课 llamaIndex调用远程llm模型与embedding模型的方法https://docs.llamaindex.org.cn/en/stable/api_reference/llms/openai_like/

【多模态学习】Q&A3：FFN的作用？Embedding生成方法的BERT和Word2Vec？非线性引入的作用？在Transformer中，FFN（Feed-Forward Network，前馈神经网络）是一个至关重要却又常常被低估的组件。如果说Self-Attention的作用是混合信息（让序列中的每个token都能关注到所有其他token），那么FFN的作用就是加工和提炼这些信息，可以把它理解为Transformer的“记忆和推理中心”。

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Milvus快速入门以及用 Java 操作 Milvus上面这个图是Milvus的核心系统架构图，和mysql、pg等数据库的系统架构很像，其核心工作流程可以概括为以下几个步骤：

Qwen3-Embedding-0.6B 模型结构Qwen3-Embedding-0.6B 是阿里巴巴通义千问团队基于Qwen3基础模型开发的文本嵌入模型，专门为文本表示、检索和重排序任务而设计。该模型在保持高效计算的同时，提供了卓越的多语言文本理解能力。

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自然语言处理NLP：嵌入层Embedding中input_dim的计算——Tokenizer文本分词和编码嵌入层Embedding中的input_dim是根据数据中所有唯一词（或字）的总数来决定的。可以通过Tokenizer文本分词和编码得到。

GPT-5原理8月，GPT-5问世。有人吐槽有人吹捧，甚至官方发布会上的一张统计图错误都被喷得体无完肤。然而，不管实际模型能力如何，小马更关心的是GPT-5与之前的GPT系列有什么不同，他的原理又是什么。

【RAGFlow代码详解-10】文本处理和查询处理文本处理和查询处理系统将自然语言查询转换为与 RAGFlow 的文档存储后端配合使用的优化搜索表达式。该系统支持中英文文本处理，具有专门的标记化、术语加权和查询增强技术。

基于llama.cpp的量化版reranker模型调用示例CPU平台transformers版reranker响应速度慢，这里尝试量化版模型，期望提高响应速度。

chromadb使用hugging face模型时利用镜像网站下载注意事项chromadb默认使用sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2的词嵌入（词向量）模型，如果在程序首次运行时，collection的add或query操作时如果没有指定embeddings或query_embeddings，程序会自动下载相关嵌入向量模型，但是由于默认hugging face后端网络下载速度常常非常慢，所以需要指定镜像网站以加快模型下载速度。