embedding_column和featurecolumn是什么区别？embedding_column是featurecolumn的一种类型embeddingcolumn体现在graph上和代码上是这样的这是一个featurecolumn的例子，能够能好的理解featurecolumn和embeddingcolumn的关系Featurecolumn的计算大概分两步第一步

随着大数据技术的飞速发展，向量检索在各种应用中变得越来越重要。Milvus作为一个开源的向量数据库，专为处理大规模、高维向量数据的检索而设计，在大数据平台中具有广泛的应用场景。本文将详细介绍Milvus在大数据平台中的应用场景，列出与大数据工具的集成方式，讲解如何进行实时数

NLP常见的任务之一是高效检索：在大规模语料库中快速检索与查询相关的段落或文档；用户输入query，要在语料库中找到语义最接近、最匹配的回答！此外，还有文本分类、情感分析等下游任务需要先把文本的embedding求出来，这些功能都能通过"双塔结构"（Bi-Encoder）实现！核心思路很简单：用两个不同

RAG的基本流程：用一个loader把knowledgebase里的知识做成一个个的document，然后把document切分成snippets，把snippets通过embedding（比如openai的embedding模型或者huggingface的）向量化，存储到vectordb向量数据库，以供后续相关性检索。至此便完成了私域数据集的索引indexing。

本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的视觉表征模型将图片转换为向量，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。ModelScope魔搭社区旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单。ModelScope魔搭

一、为什么要提出BERT？传统的RNN类模型，包括LSTM，GRU以及其他各种变体，最大的问题在于提取能力不足。在《WhySelf-Attention?ATargetedEvaluationofNeuralMachineTranslationArchitectures》中证明了RNN的长距离特征提取能力甚至不亚于Transformer，并且比CNN强。其主要问题

本文参考自https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch?tab=readme-ov-file，https://github.com/leerumor/nlp_tutorial?tab=readme-ov-file，https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084，是为了进行NLP的一些典型模型的总结和尝试。中文数据集从THUCNews

   开发者朋友们大家好： 这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（Real-TimeEngagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编

文章目录前言一、为什么要引入Embedding层二、Embedding层是怎么发挥作用的？三、感受Embedding的强大四、为什么理解Embedding的底层原理？总结前言在构建高效的自然语言处理模型时，Embedding层是不可或缺的组成部分。它不仅可以帮助我们捕获词汇之间的语义关系，还能提高

本文记录一下最近一个月学习的大模型相关的技术知识点，为拥抱AI浪潮做些技术储备。大模型术语相关参数规模GPT3.5千亿级别GPT41.8W亿级别国内一般都是十亿或百亿级别ChatGLM2_2K_6BBAICHUAN_4K_13B淘宝星辰_4K_13BTOKEN长度Token是指被LLM处理的离散的数据单

大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型新阅读。而最新科技（Mamba,xLSTM,KAN）则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于具身智能感兴趣的请移步具身

概述Chroma是向量数据库，存向量用的。拥有针对向量的查询能力，根据向量的距离远近查询，这一点和传统数据库不一样。安装与简单使用用pipinstallchromadb命令安装。为了创建数据库实例，先要创建一个client。importchromadbchroma_client=chromadb.Client()借助client

本文首发至TiDB社区专栏：https://tidb.net/blog/7a8862d5前言继上一次《TiDBVector抢先体验之用TiDB实现以图搜图》后，就迫不及待的想做一些更复杂的应用。上一篇在TiDB社区专栏发布以后还是有很多社区朋友不明白向量的应用场景到底是什么，这次用一个更直观的场景来体现向量检

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学.针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。合集：《大模型面试宝典》(2024版)正式发

【Embedding合集】推荐系统/风控领域中动态连续型不定长序列数据处理方案在推荐系统或是风控领域都存在这样一类动态连续型序列数据，如用户最近一个月消费记录，最近半年还款记录等等，这些序列数据的每一个元素都是连续型的数字，并且长度不定（每个用户消费的笔数都不一样），但这类动

背景这两年来大模型及其热门，不仅各大厂家的模型层出不穷，各类RGA、Agent应用也花样繁多。这也带火了一批基础设施，比如Langchain、向量数据库（也叫矢量数据库-VectorDatabase）等。现在市场上的向量库种类特别繁多，但主要还是分为两类，一类是在原有数据库基础上增加了向量相似性检索的

引言大型语言模型(LLM)的新进展，包括ChatGPT，为AI应用提供了新的能力，使其能够构建新的人机交互解决方案、完成复杂任务、总结文档、回答文献中的问题并生成新内容。然而，LLM在获取最新知识或企业内部知识库中的领域特定知识时仍存在局限性。解决此问题的两个选项是：微调LLM(继

论文链接：https://arxiv.org/html/2404.05825v1文章标题：LLM-AugmentedRetrieval:EnhancingRetrievalModelsThroughLanguageModelsandDoc-LevelEmbedding这篇文章提出了一种与检索模型无关的框架框架，通过大型语言模型来丰富文档的嵌入，显著提高了现有检索模型的性

目录1.位置编码与词嵌入2.余弦距离1.位置编码与词嵌入importtorchimporttorch.nnasnnimportmath#定义词向量嵌入的大小d_model=512#定义位置编码的维度max_seq_len=5000#定义词向量嵌入层embedding=nn.Embedding(vocab_size,d_model)#定义位置编

1one-hot编码首先讲讲one-hot编码，这种编码很简单。假设你有N个词，那么就直接创建一个N维度的向量，之后每个词在不同位置上取1来区分。N个词相当于在一个N维空间里，刚好N个单位向量。而且这些向量彼此正交这种简单的表示方法存在几个问题：维度高：N个词有N个维度，所以对于英文字典，就

https://blog.csdn.net/weixin_42596778/article/details/134848578 layerNorm的代码实现：importtorch#1.使用torch的layernorm来进行操作，然后看一下ln后的矩阵是什么样子#创建了一个2*3*4的随机矩阵batch_size,seq_size,dim=2,3,4embedding=torch.randn(bat

PETR:PositionEmbeddingTransformationforMulti-View3DObjectDetectionPETR:PositionEmbeddingTransformationforMulti-View3DObjectDetection时间：22.07机构：MegviiTL;DR一种多目3D目标检测的方法，主体思想是将3D坐标信息编码到2D图像特征，产生3Dawaredfeatur

目录概主要内容BERT-FlowBERT-Whitening代码[1]LiB.,ZhouH.,HeJ.,WangM.,YangY.andLiL.Onthesentenceembeddingsfrompre-trainedlanguagemodels.ACL,2020.[2]SuJ.,CaoJ.,LiuW.andOuY.Whiteningsentencerepresentationsforbettersemant

1.背景文本向量化模型是自然语言处理（NLP）中的一项核心技术，它可以将单词、句子或图像特征等高维的离散数据转换为低维的连续向量，从而将文本数据转换为计算机能够处理的数值型向量形式。当文本信息被转换为向量形式后，输出的结果能够进一步地为多种后续任务提供有力支持，例如：搜索、聚

检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统什么是RAGLLM会产生误导性的“幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG