embeddings

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

【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

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

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

向量数据库ChromaDB简介

ChromaDB相比传统数据库，有哪些独特优势适合哪些应用场景安装及使用案例怎样监控性能一.什么是ChromaDBChromaDB是一个专为AI时代设计的开源向量数据库，核心功能是高效存储和检索高维向量数据（embeddings

topfine·2025-05-25 14:15

LlamaIndex第二篇使用LLMs和Embeddings向量模型

使用LLM构建基于LLM的应用程序时，首要考虑之一就是选择使用哪种大语言模型——不同模型各有所长且价格各异，您甚至可能需要组合使用多个模型。LlamaIndex为各类大语言模型（LLM）提供了统一接口，使用起来非常简单——只需安装对应的集成包即可： pipinstallllama-index-llms-openai-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/然

王学政2·2025-05-19 01:32

LSTM的简单模型

2️⃣模型的组成部分1.word_embeddings（词向量嵌入）self.wo

D11PMINDER·2025-05-10 14:01

go 编译报错:build constraints exclude all Go files

packagecommand-line-argumentsimportsgithub.com/amikos-tech/chroma-goimportsgithub.com/amikos-tech/chroma-go/pkg/embeddings

爆破小能手·2025-05-08 08:37

Python 数据智能实战 (4)：智能用户分群 - 融合行为

在前面的学习中，我们已经为Python数据智能工具箱添置了与大语言模型(LLM)交互的能力，特别是掌握了如何利用LLM将非结构化的文本信息转化为包含深层语义的数值向量——Embeddings。

kakaZhui·2025-04-30 18:02

Python 数据智能实战 (3)：特征工程进化论 - 从文本到向量，LLM Embeddings 实战

写在前面——解锁文本深层语义，将用户评论、商品描述转化为模型可用的“智慧特征”在上一篇博客中，我们成功搭建了Python与大语言模型(LLM)交互的桥梁，并初步掌握了通过PromptEngineering让LLM理解和执行我们指令的艺术。我们甚至小试牛刀，利用LLM对电商评论进行了初步的情感分类。这仅仅是冰山一角！LLM的真正威力远不止于此。要将LLM的“智慧”更深度地融入我们的数据挖掘流程，尤其

kakaZhui·2025-04-30 18:32

论文笔记--Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

论文笔记--Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1池化层2.2.2目标函数3.文章亮点和不足4.原文传送门5.References1.文章简介标题：Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks

Isawany·2025-04-26 10:56

文档检索技术详解 (Document Retriever)

它通过将用户的查询问题（query）转化为嵌入向量（Embeddings），然后在存储的文档中进行相似性搜索，返回与查询最相

大树~~·2025-04-13 06:12

AI大模型领域的热门技术——Embedding入门介绍以及为什么Embedding在大语言模型中很重要

Embeddings技术简介及其历史概要Embedding的主要价值在哪里？E

AI大模型-搬运工·2025-04-11 17:07

说话人分离中的聚类方法：深入解析Agglomerative聚类、KMeans聚类和Oracle聚类

这一过程中的关键步骤是聚类，即将说话人嵌入（embeddings）分组为不同的簇，每个簇代表一个独特的说话人。

CyreneSimon·2025-04-08 15:11

Milvus 向量数据库详解：从核心概念到 Docker 部署实践

作为专为AI应用打造的基础设施，它能够高效管理由深度学习模型生成的嵌入向量（embeddings），支持相似性搜索、推荐系统、图像识别、自然语言处理等多种应用场景。为什么需要向量数据库？

_喵酱_·2025-04-05 22:10

Pytorch中的nn.Embedding()

Embedding.weight（Tensor）–形状模块（num_embeddings，Embedding_dim）的可学习权重，初始化自（0，1）。

Mariooooooooooo·2025-04-05 10:52

【学习】PyTorch中的nn.Embedding的用法

基本理解nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim)其中num_embeddings是词表的大小，即len(vocab)；embedding_dim是词向量的维度

超好的小白·2025-04-05 10:52

PyTorch nn.Embedding介绍

一、nn.Embedding的定义和参数nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None

qq_27390023·2025-04-05 09:17

基于Python的自然语言处理系列（60）：使用 LangChain 构建 Multi-Vector Retriever 进行文档检索

在NLP和AI领域，基于嵌入（Embeddings）进行文档检索已成为一种高效的解决方案。

会飞的Anthony·2025-03-27 22:27

第九章 Spring AI API中文版 - Ollama Embeddings API

Ollama嵌入通过Ollama，您可以在本地运行各种大型语言模型（LLMs），并从中生成嵌入。SpringAI通过OllamaEmbeddingClient支持Ollama文本嵌入。嵌入是一个浮点数向量（列表）。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表明高相关性，大距离表明低相关性。先决条件您首先需要在本地机器上运行Ollama。参考官方Ollama项目链接：README，开始在本地机器上运

明爷们儿·2025-02-28 18:52

使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理

在自然语言处理中，文本嵌入是一个重要的技术，它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。在这篇文章中，我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference（TEI）工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。TEI支持高性能提取，包括常用的嵌入模型如FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。技术背景介绍文本嵌入在现代NLP任务中起着关键作用，它

dgay_hua·2025-02-28 01:40

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

2024ICIC1INTRO对于文本嵌入，过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性，往往需要通过大量数据集进行微调，才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次，这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型，期望利用其先进的文本理解能力，直接对输入句子进行编码，而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模

UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

大模型实战一（续）、Ollama+RagFlow 部署本地知识库（常见报错问题排查）

部署本地知识库很多人会遇到各种问题，本文持续更新用于汇总各种常见报错问题的排查思路和解决方案错误示例一：“httpxINFOHTTPRequest:POSThttp://127.0.0.1:11434/api/embeddings"HTTP

伯牙碎琴·2025-02-21 05:48

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中，文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系，使得在后续的任务（如文本分类、相似度计算等）中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简

qahaj·2025-02-15 03:16

使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成

在当今的AI和机器学习应用中，嵌入向量（embeddings）已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量，从而便于计算和分析。

qq_37836323·2025-02-13 09:50

LLM+Embedding构建问答系统的局限性及优化方案

背景在探索如何利用大型语言模型（LLM）构建知识问答系统的过程中，我们确定了两个核心步骤：将用户提出的问题和知识库中的信息转换成嵌入向量（Embeddings），然后利用向量相似度技术来检索最相关的知识条目

lichunericli·2025-02-13 01:52

golang 代发邮件支持附件发送，outlook案列，其他邮箱需要替换对应邮箱服务域名

GPT===问答实例importpandasaspdfromopenai.embeddings_utilsimportget_embedding,cosine_similarityimportopenaiimportosimportloggingasloggerfromflask_corsimportCORSimportosopenai.api_key

AuLuo-·2025-02-07 05:39

使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南：2、查询转换

例如，如果用户提出一个模糊的问题，我们的RAG检索器可能会根据与用户问题不太相关的嵌入（embeddings）检索出错误的（或模糊的）文档，导致LLM生成错误的答案。

Hugo_Hoo·2025-02-04 16:29

自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)

词嵌入（WordEmbedding）是一种将单词或短语映射到高维向量空间的技术，使其能够以数学方式表示单词之间的关系。词嵌入能够捕捉语义信息，使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec（Google提

纠结哥_Shrek·2025-02-01 09:19

【Spring AI】02. AI 概念

文章目录概述模型（Models）提示词（Prompts）提示词模板（PromptTemplates）嵌入向量（Embeddings）令牌（Tokens）输出解析（OutputParsing）将您的数据引入

小明同学的开发日常·2025-01-29 18:01

FlagEmbedding

嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。

吉小雨·2024-09-15 23:07

使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统

本文将介绍如何利用FleetAIContext提供的高质量embeddings和LangChain框架来构建一个强大的文档检索系统。

afTFODguAKBF·2024-09-14 09:28

2.关于Transformer

关于Transformer模型架构举例输入图像为3x224x224EmbeddedPatches将一张图的多个区域进行卷积，将每个区域转换成多维度向量（多少卷积核就有多少维向量）self.patch_embeddings

安逸sgr·2024-09-03 20:05

Prompt Engineering Concepts

ConceptsTextgenerationmodelsgenerationpre-trainedtransformers,GPTforshort.所以呢，前置知识是TransformerAssistants助手指的是能够为用户执行任务的实体；Embeddings

初梦语雪·2024-08-30 06:59

stable diffusion模型微调实战

stablediffusion模型微调实战embeddings准备训练集网络找图片，10~20张，jpg、png、webp等都可以，放到一个文件夹中文件夹的命名为：repeat_文件名其中：repaeat

weixin_45597589·2024-02-14 22:33

【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018

Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉分类器，并提供视觉数据。处理陌生或新类的关键是将从熟悉类中获得的知识转移到陌生类的描述中。在本文中，我们基于最近引入的图卷积网络(GCN)，提出了一种同时使用语义嵌入和类别关系来预测分类器的方法。对于一个已习得的知识图(KG)，我们的方法将每个节点(表示视觉类别)作为输入语义嵌入。经过一

一只瓜皮呀·2024-02-14 11:19

Layers » 嵌入层 Embedding

Docs»Layers»嵌入层EmbeddingEditonGitHub[source]Embeddingkeras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer

miskid·2024-02-13 18:03

Embeddings: What they are and why they matter

embeddings是什么意思https://simonwillison.net/2023/Oct/23/embeddings/推荐原因：GPT模型的基础是一种叫做embeddings的技术，用来将文本转换成向量

twinkle 222·2024-02-10 03:30

自然语言处理中的embeddings

1.背景自2010年代初以来，嵌入一直是自然语言处理（NLP）的主流热词之一。将信息编码成低维向量表示，在现代机器学习算法中很容易集成，这在NLP的发展中起到了核心作用。嵌入技术最初集中在单词上，但很快就开始将注意力转移到其他形式上：从图结构，如知识库，到其他类型的文本内容，如句子和文档。接下来，我们会从最初的one-hot开始，探索embddings在nlp领域的发展。2.概览在embeddin

一个好梦·2024-02-07 19:21

Transformer实战-系列教程4：Vision Transformer 源码解读2

VisionTransformer源码解读1VisionTransformer源码解读2VisionTransformer源码解读3VisionTransformer源码解读44、Embbeding类------构造函数self.embeddings

机器学习杨卓越·2024-02-06 05:15

stable diffusion学习笔记——文生图（二）

LORA和Embeddings都可以对画面内容进行调整。目前LORA主要用来定义画面特征，如具体的人物，衣物，画风等。Embeddings目前主要用于反面提示词中，用来避免错误的画面表现。

师范大学生·2024-02-04 08:18

Elasticsearch：使用 Gemini、Langchain 和 Elasticsearch 进行问答

本教程演示如何使用GeminiAPI创建embeddings并将其存储在Elasticsearch中。

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-27 11:34

使用Tensorflow2.x复现uxnet3D

ResBlock3Dfromtensorflowimportkerasdefuxnet3D(input_shape,num_classes):inputs=keras.Input(shape=input_shape)#out1embeddings

吴天德少侠·2024-01-27 08:36

Dify学习笔记-模型配置(五)

1、接入HuggingFace上的开源模型Dify支持Text-Generation和Embeddings，以下是与之对应的HuggingFace模型类型：Text-Generation：text-generation

有语忆语·2024-01-25 12:21

flair.embeddings 对句子进行向量

importnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromsklearn.clusterimportKMeansfromflair.dataimportSentencefromflair.embeddingsimportWordEmbeddings,FlairEmbeddingsfromflair.embedding

图灵与对话·2024-01-22 19:18

TypeError: zeros(): argument ‘size‘ must be tuple of ints, but found element of type list at pos 2

代码如下embeddings=torch.zeros((len(cdr3s),nfeat,cdr3max),dtype=torch.float32,device=device)出现报错TypeError

luyanpingya·2024-01-22 13:37

【深度学习：Word embeddings 】理解深度学习中的文本表示

【深度学习：Wordembeddings】理解深度学习中的文本表示将文本表示为数字One-hotencodings独热编码使用唯一的数字对每个单词进行编码词嵌入设置下载IMDb数据集配置数据集以提高性能使用嵌入层文本预处理创建分类模型编译和训练模型检索经过训练的单词嵌入并将其保存到磁盘可视化嵌入下一步工作本教程包含单词嵌入的介绍。您将使用简单的Keras模型来训练自己的词嵌入，以执行情感分类任务，

jcfszxc·2024-01-22 10:29

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