Embedding优点是可将离散的词语或句子转化为连续的向量，就可用数学方法来处理词语或句子，捕捉到文本的语义信息，文本和文本的关系信息。

使用了 langchain_openai 库中的 OpenAIEmbeddings 类，将文本转换为向量表示：

在 NoteBook 中，我们可以通过虚拟环境安装指定版本的 Python，具体教程请参考：ModelArts codelab 创建虚拟环境切换 Python

在大模型应用中，尤其基于RAG框架的大模型应用，嵌入模型（embedding Model）是不可或缺的关键组件。这里总结了笔者在实践中关于潜入模型的10个思考，...

在大模型开发中，检索增强生成（RAG）工作流是一种将外部知识检索与语言模型生成相结合的有效方法。它能有效避免大模型产生幻觉问题，提高回答的准确性和可靠性。而 E...

在打造检索增强生成（RAG）应用时，选择合适的Embedding模型就像挑选合适的工具，直接影响到应用的表现和效果。​那么，面对众多的模型，我们该如何轻松找到最...

在诸如Facebook等社交网络中进行搜索所面临的挑战与传统网页搜索不同：除了查询文本外，还需考虑搜索者的上下文以提供相关结果。用户的社交图谱是这一上下文的组成...

在当前人工智能潮流中，RAG 技术备受关注，诸如 RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT 等 RAG 引擎逐渐受到广泛关注。在这些引擎的背...

文本是一类非常重要的非结构化数据，如何表示文本数据一直是机器学习领域的一个重点研究方向。文本向量就是深度学习时代产生的一种文本表示的方法。

随着ChatGPT横空出世，大模型的风算是吹遍了每一个领域，推荐系统作为老牌AI领域，也得沾沾光嘛~

在🦀 新手必看！小小白也能用Rust点亮LED，入门嵌入式开发（上）中，我们探讨了为什么对编程新手而言，Rust的吸引力不在于内存安全，以及为何用Rust点亮L...

Word Embedding是NLP中的一种技术，通过将单词映射到一个空间向量来表示每个单词

我们看到的很多论文，大多把注意力集中到模型结构的改进上，比如：注意力机制、编码器、解码器设计和改进等。但是，却少有人关注到时间序列数据的embedding上。

在机器学习和自然语言处理领域，大模型（如GPT-3、BERT等）已经成为了强大且广泛应用的工具。大模型的权重通常可以根据其应用场景分为不同的类别，如Chat、C...

这一两年推荐的论文工作离不开冷启和长尾问题，就像过去几年离不开序列和多目标一样，所套的壳子也从时序模型发展到对比学习和LLM，更像是“问题长期存在，我们现在有了...

现在，Milvus 的 Python SDK——PyMilvus 中已集成模型模块，支持直接添加 Embedding 和重排（Reranker）模型，大幅简化了...

语义向量模型（Embedding Model）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代，它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等...

RAG 通常会用到三种不的AI模型，即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域（如法律...

作者按 大家或许都曾被Nature, Science上的单细胞umap图吸引过，不免心生崇拜。在这里，我们将介绍一种简单方便的顶刊级umap图可视化 全文字数|...