Embedding

embedding模型有哪些？如何选择合适的embedding模型？

embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型，常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。

行云流水AI笔记·2025-06-28 19:19

深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发

深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发关键词：嵌入模型（EmbeddingModel）、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要：本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程

AIGC应用创新大全·2025-06-28 18:17

【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层：LLM、Embedding 及多模态应用全景解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

·2025-06-28 17:05

【RAG面试题】如何获取准确的语义表示

1.选择合适的Embedding模型2.正确的文本预处理与切分3.文本清洗与标准化4.构建合理的向量库5.检索质量验证与优化详细知识点覆盖面试回答技巧回答模板在RAG中，准确的语义表示直接影响检索相关性

·2025-06-28 00:48

LangChain基础抽象类与接口的设计思想及实现源码级分析(66)

例如，所有嵌入模型都需继承自BaseEmbeddings抽象类，并实现embed_docum

Android 小码蜂·2025-06-27 07:20

LLMs之Embedding：Qwen3 Embedding的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

LLMs之Embedding：Qwen3Embedding的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录Qwen3Embedding的简介1、特点2、模型列表3、评测结果MTEB(Multilingual

一个处女座的程序猿·2025-06-27 03:51

使用Hugging Face的Sentence Transformers进行文本嵌入

这个框架可以通过HuggingFaceEmbeddings类来使用嵌入模型。尽管它功能强大，但在本地运行可能会受到操作系统和其他因素的影响，因此推荐给有经验的用户使用。

2501_92325368·2025-06-26 11:34

当Spring AI遇上国产大模型DeepSeek：快速构建企业级AI应用

SpringAI是Spring官方推出的AI应用开发框架，具备以下特性：统一API：抽象Chat、Embedding、Image等AI能力接口多模型支持：OpenAI、Azure、HuggingFace

Yeharn·2025-06-25 15:42

使用Hugging Face的BGE模型进行文本嵌入

在文本嵌入领域，BGE（BeijingAcademyofArtificialIntelligenceEmbeddings）模型是开源界的佼佼者。

lirxx·2025-06-25 11:39

Word2Vec 原理是什么

Word2Vec原理是什么一、核心概念：从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入（WordEmbedding）模型，其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量

ZhangJiQun&MXP·2025-06-24 20:24

【AI大模型】数据处理

一、源文档读取为构建我们的本地知识库，我们需要对以多种类型存储的本地文档进行处理，读取本地文档并通过前文描述的Embedding方法将本地文档的内容转化为词向量来构建向量数据库。

用心分享技术·2025-06-24 17:52

Milvus 向量数据库详解与实践指南

它能够高效处理：嵌入向量（Embeddings）特征向量（FeatureVectors）任何高维数值向量2.核心特性特性说明

JJJ@666·2025-06-23 18:28

基础RAG实现，最佳入门选择（二）

初次创建embeddings向量安装相关依赖pipinstallsentence-transformerstorchprotobufsentencepiecepipinstallsentence-transformerstorchprotobufsentencepiecepipinstallsentence-transformerstorchprotobufsentencepiece

·2025-06-23 14:05

【读代码】深入解析Ragas：RAG应用效果评估最好的工具

项目采用模块化架构设计，核心功能包括：#典型架构模块├──metrics#50+评估指标实现├──testset#测试集生成系统├──embeddings#多模态嵌入支持├──integrations#

kakaZhui·2025-06-23 12:45

怎么对词编码进行可视化：Embedding Projector

怎么对词编码进行可视化：EmbeddingProjectorhttps://projector.tensorflow.org/EmbeddingProjector是用于可视化高维向量嵌入（如词向量、图像特征向量等

ZhangJiQun&MXP·2025-06-23 10:34

使用 RedisVL 进行复杂查询

二、初始化与数据加载我们将使用一个包含用户信息的数据集，字段包括user、age、job、credit_score、office_location、user_embedding和last_updated

Hello.Reader·2025-06-23 03:46

Patch Position Embedding (PPE) 在医疗 AI 中的应用编程分析

PatchPositionEmbedding(PPE)

Allen_Lyb·2025-06-22 20:55

RAG 处理流程

下面是处理流程图UserSystemEmbeddingModelRetrieverRerankerLLMKnowledgeBase输入问题(Query)用嵌入模型编码QueryQuery向量用Query

成都犀牛·2025-06-22 14:20

一文读懂AntSK PyAPI：为AI服务，嵌入不止一步！

这是一款基于FastAPI和FlagEmbedding的高性能文本嵌入向量生成与文档重排序API。简而言之，它能让你的文本变得聪明，有条理，甚至还能深入了解你心中真正想要的信息。

许泽宇的技术分享·2025-06-22 12:36

✨Qwen3-Embedding 向量维度选择与自定义输出终极指南（含实战 + 原理详解）

Qwen3-Embedding向量维度选择与自定义输出终极指南（含实战+原理详解）通义千问Qwen3-Embedding模型系列在多语言嵌入任务中表现亮眼，很多开发者都在问两个关键问题：向量维度该怎么选

杨靳言先·2025-06-22 01:01

Transformer结构介绍

[编码器Encoder]←→[解码器Decoder]编码器：输入：源语言序列输出：每个词的上下文表示(embedding)解码器：输入：目标语言序列+编码器输出输出：下一个词的概率分布（目标句子生成）inputs

大写-凌祁·2025-06-20 19:39

Milvus/ES 插入方案对比

python-c"fromsentence_transformersimportSentenceTransformer;model=SentenceTransformer('/root/.cache/modelscope/hub/models/Qwen/Qwen3-Embedding

风筝超冷·2025-06-20 14:08

ChromaDB深度技术研究报告

第一章:ChromaDB核心概念与架构1.1向量数据库：新一代AI应用基石向量数据库是为存储、管理和搜索向量嵌入（VectorEmbeddings）而专门设计的数据库系统。

大表哥汽车人·2025-06-20 10:43

Learning to Incorporate Structure Knowledge for Image Inpainting

LearningtoIncorporateStructureKnowledgeforImageInpaintingMotivationMethods框架：AttentionLayerStructureEmbeddingLayerPyramidStructureLossExperimentreference

yijun009·2025-06-19 21:35

Qwen3-Embedding-Reranker本地部署教程：8B 参数登顶 MTEB 多语言榜首，100 + 语言跨模态检索无压力！

一、简介Qwen3-Embedding与Qwen3-Reranker是阿里巴巴通义实验室于今年6月开源的双模型系列，专为文本表征、检索与排序任务设计。

算家计算·2025-06-17 23:14

Embedding 微调就是你的救星！

在AI时代，Embedding是NLP任务的基石，直接决定了你的模型是「聪明绝顶」还是「笨拙不堪」。你是否遇到过这些让人头疼的问题：做智能问答时，模型总是答非所问，用户一脸懵圈？

大模型玩家·2025-06-17 13:41

使用ModelScopeEmbeddings进行文本嵌入

本文将详细介绍如何使用ModelScope中的ModelScopeEmbeddings类来进行文本嵌入。

yunwu12777·2025-06-16 16:46

使用LocalAI Embedding实现文本嵌入

本文将介绍如何使用LocalAI提供的Embedding类实现文本嵌入，以及如何在本地托管的LocalAI服务中配置和使用这些模型。

·2025-06-16 15:46

从代码学习深度学习 - 词的相似性和类比任务 PyTorch版

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言加载预训练词向量TokenEmbedding类详解预训练词向量简介(GloVe)具体含义总结建议应用预训练词向量词相似度knn

飞雪白鹿€·2025-06-15 17:49

【LangChain】langchain_core.embeddings.Embeddings 类：定义文本嵌入模型的抽象基类

langchain_core.embeddings.Embeddings是LangChain框架中的一个核心抽象基类，用于定义文本嵌入模型的标准化接口，支持将文本映射为高维向量以便进行语义搜索、文档检索等任务

·2025-06-15 17:18

为什么RAG系统必须引入Rerank？深入解析两阶段检索的价值与挑战

一、RAG的精度困境：当“近似”检索遇到生成需求在经典RAG流程中，系统通过以下步骤运作：用户查询被Embedding模型转换为向量在向量数据库中进行相似度搜索（ANN）返回Top-K相关文档提示工

一休哥助手·2025-06-12 19:18

【RAG排序】rag排序代码示例-高级版

代码是示例代码，受输出长度限制，无法给出完整例子，在最后对输入的query、document_embedding等进行了实例展示。可以参考“使用案例解释”尝试进行修改和运行。

weixin_37763484·2025-06-11 12:42

从零实现基于BERT的中文文本情感分析的任务

weibo_senti_100k数据集1.model.py#model.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathclassBertEmbeddings(nn.Module

AlexandrMisko·2025-06-10 22:28

【RAG】RAG系统——langchain 的用法（说人话版与专业版）

做本地知识库注意:py3.10以上配置环境变量，安装库load外部数据，存储到本地的一个index里（这是最简单的形式）然后，对数据做处理，储存好放数据库对数据做切分split然后，做store存储，用Embedding

DFminer·2025-06-10 17:21

LangChain学习路线与实践指南

路线设计参考官方文档及社区最佳实践，分为四个阶段：一、基础准备与核心概念1.前置知识Python基础：函数、类、装饰器、包管理（pip/poetry）17大模型基础：理解LLM、Token、Embedding

小李飞刀李寻欢·2025-06-10 15:06

【评测】Qwen3-Embedding模型初体验

回到目录Qwen3-Embedding的ollama部署方法可以参考【部署】dify+ollama部署Qwen3-Embedding-8B【评测】Qwen3-Embedding模型初体验模型的介绍页面0.6B

·2025-06-10 12:48

基于 GQA 与 MoE 的古诗词生成模型优化 llm项目以及对应八股

GlobalVectorsforWordRepresentation）FastTextMHA、GQA、MLApromptengineering位置编码正余弦编码（三角式）可学习位置编码（训练式）经典相对位置编码T5相对位置编码RotaryPositionEmbedding

许愿与你永世安宁·2025-06-09 16:27

【LangChain】langchain_huggingface.HuggingFaceEmbeddings：基于Hugging Face的 Transformer 的嵌入（embedding）模型类

langchain_huggingface.HuggingFaceEmbeddings是LangChain提供的一个嵌入（embedding）模型类，用于将文本转换为向量表示，基于HuggingFace

彬彬侠·2025-06-09 08:03

深入解析 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker：原理、应用与代码示例

深入解析Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker：原理、应用与代码示例在当今数字化信息爆炸的时代，高效的信息检索与处理技术成为了众多领域的关键需求。

从零开始学习人工智能·2025-06-09 06:16

使用阿里云百炼embeddings+langchain+Milvus实现简单RAG

使用阿里云百炼embeddings+langchain+Milvus实现简单RAG注意测试时，替换其中的key、文档等importosfromlangchain_community.embeddingsimportDashScopeEmbeddingsfromlangchain_community.vectorstoresimportMilvusfromlangchain_text_splitte

sl4379·2025-06-09 01:11

【RAG召回】bge实现向量相似度索引

sentence-transformers是一个非常强大的Python框架，它可以将句子或段落转换成高质量、高信息密度的数字向量（称为“嵌入”或Embeddings）。

weixin_37763484·2025-06-09 00:06

从微信读书后台架构看RAG知识召回架构

基于微信读书构建RAG召回系统，核心挑战如下：基于书籍原文构建全文检索，为了达到最好的效果，往往需要支持按语义进行段落切分，在此基础上构建embedding进行语义召回。

思绪漂移·2025-06-06 12:15

RAG架构中用到的模型学习思考

以下是RAG架构中常用的模型及其总结：一、RAG架构核心模型分类RAG架构主要由以下三类模型组成：Embedding模型：用于将文本转换为向量表示，支持相似度检索。

勤奋的知更鸟·2025-06-05 05:40

智能时代 | 合合信息Embedding模型荣获C-MTEB

合肥哈工艾斯德康智能科技前端实习(4.11oc)1、自我介绍2、学校课程情况3、自学方法4、盒模型5、定位有哪些属性，一般是在父子元素中怎么使用6、题解|正确使用DENSE_RANK()窗口函数SELECTemp_no,salary,DENSE_RANK()OVER题解|#三角形#java解法服了，搞半天，原来是我long存的数据太小，不得不用BigIntger了。Scann拼多多校招+实习生，速

huaxinjiayou·2025-06-04 10:14

微调embedding模型_jhgan-ko-sroberta-multitask

模型地址：https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask目录数据准备阶段特殊韩语处理技巧模型加载与配置损失函数选择指南进阶训练配置评估与优化策略数据准备阶段推荐数据格式：#句子对格式（语义相似度任务）samples=[("문장1","문장2",0.8),#相似度得分("한국어문장","다른한국어문장",0.3)]#三元组格式（信息检索任务）tr

激进小猪1002·2025-06-03 19:51

LangChain(1) - RAG_langchain

目录1.code（1）数据加载与处理（2）创建embeddings（3）构建ChromaDB索引（4）配置LLMPipeline（5）构建问答链并查询（6）LCEL(LangChainExpressionLanguage

夏天ccys·2025-06-03 17:38

国产化文本向量化技术选型与LangChain集成实战指南，测试工程师如何构建高效检索系统

一、背景与核心价值随着企业对数据安全和本地化服务的重视，国产文本向量化技术（即Embedding）逐渐成为构建智能问答系统的关键组件。

Python测试之道·2025-06-03 17:05

【仿生系统】qwen的仿生机器人解决方案

以下是分阶段实施方案：一、核心系统架构设计（模块化可进化架构）1.多模态感知引擎-视觉子系统：YOLOv8+SAM组合实现实时物体检测+场景语义分割-听觉子系统：Whisper+SpeakerEmbedding

DFminer·2025-06-03 04:39

【深度学习新浪潮】多模态模型如何处理任意分辨率输入？

以下是核心方法及技术细节：一、图像模态的分辨率处理1.基于Transformer的可变补丁划分（ViT架构）补丁化（PatchEmbedding）：将图像分割为固定大小的补丁（如16×16或32×32像素

小米玄戒Andrew·2025-06-02 21:40

LLM的工作原理详解

1.2tokenization过程1.3embedding层的作用1.3.1词嵌入1.3.2嵌入矩阵1.4位置编码的重要性1.4.1位置编码的作用1.4.2位置编码的实现1.5词向量的表示1.5.1One-Hot

我就是全世界·2025-06-02 18:22

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