公司网站后台是什么,制作图片网站,建一个购物网站大约多少钱,wordpress标题图片1.chunk拆分对最终效果的影响 2.改进知识的拆分方案 3.AI套件 4.相似性检索的关键#xff1a;embedding技术 嵌入技术是相似性检索的关键#xff0c;它能够将数据转换为向量表示#xff0c;并通过比较向量之间的相似性来实现相似性检索#xff1b;embedding#xff1a;将… 1.chunk拆分对最终效果的影响 2.改进知识的拆分方案 3.AI套件 4.相似性检索的关键embedding技术 嵌入技术是相似性检索的关键它能够将数据转换为向量表示并通过比较向量之间的相似性来实现相似性检索embedding将整个文本转换成实数向量的技术。将一些离散的词语和句子转换为连续的向量可以使用数学方法来处理词语或句子从而捕捉到文本的语义信息文本和文本的关系信息。 嵌入技术是通过将数据映射到低维空间中的向量表示以便比较和衡量它们之间的相似性。 嵌入技术在不同领域中都有广泛的应用例如自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等。在相似性检索中嵌入技术能够将原始数据如文本、图像或音频转换为稠密向量表示。 通过使用嵌入技术可以将数据转换为连续且有意义的向量表示使得相似的数据在向量空间中更接近而不相似的数据则更远离。这样可以通过计算向量之间的距离或相似度来进行相似性检索。 嵌入技术的具体方法包括词嵌入word embedding、图像嵌入image embedding和音频嵌入audio embedding等。常用的嵌入模型包括Word2Vec、BERT和Siamese网络等。 相似性检索的关键是选择合适的嵌入技术并使用合适的训练数据来训练嵌入模型。此外还需要选择合适的距离度量方法如欧氏距离或余弦相似度来衡量向量之间的相似性。 5.VDB垂类embedding模型 通过特征提取和嵌入学习的方式将高维数据样本映射到嵌入空间中从而实现数据的低维表示和嵌入应用于各种任务如分类、聚类和可视化等。 VDBVariational Deep Boltzmann Machine垂类embedding模型是一种基于深度学习的数据嵌入方法用于学习高维数据的低维表示。它通过组合深度学习模型和Boltzmann机的思想利用变分推断技术进行训练。 基本思路是将数据样本映射到一个嵌入空间中使得具有相似特征的样本在嵌入空间中的距离更近。两个主要步骤来实现这一目标特征提取和嵌入学习。 在特征提取步骤中VDB垂类embedding模型使用深度学习网络例如卷积神经网络对原始数据样本进行特征提取。 在嵌入学习步骤中VDB垂类embedding模型使用变分推断技术将特征映射到嵌入空间中。它通过最小化嵌入空间中样本之间的距离来保持具有相似特征的样本在嵌入空间中的邻近性。同时它还通过最大化嵌入空间中样本之间的距离来增加具有不同特征的样本之间的差异性。 6.RAG的核心:结果召回和重排序 RAG应用的检索流程图 query预处理意图识别→生成同义query→query标准化