什么是Embedding？ 在学习嵌入模型之前，我们需要先了解什么是Embedding。简单来说，Embedding是一种将离散的非结构化数据（如文本中的单词、句子或文档）转换为连续向量的技术。 在自然语言处理（NLP）领域，Embedding通常用于将文本映射为固定长度的实数向量，以便计算机能够更好地处理和理解这些数据。每个单词或句子都可以用一个…
智能知识库构建指南：向量模型、文本大模型与Elasticsearch多路召回的实战技术解析 近期小鹿的项目组在研究RAG（检索增强生成）技术的应用与实战，小鹿在上一篇文章中提到了RAG技术的一些基本概念，而这篇文章小鹿主要是想记录一下从零到有完成一个基本的RAG开发流程，文章中的代码语言选择是Java，基于langchain4j框架。 什么是向量模…
【科普】大模型中的Temperature和Top P原理详解 大家可能在使用AI第三方工具的时候，看到以下这两个参数：Temperature和Top P，或许看网上各种关于他们的解释可以初步知道他们和随机性有关，但是不知道其具体原理，所以小鹿在这里以通俗的语言给大家详细解释一下。 第三方模型参数图示例： 在读这篇文章之前，我假设你已经知道了大模型的…
小鹿想学习一下什么是RAG，国内回答通常来说也是一知半解，因为完全落地的还不是很多。但是小鹿在aws官网看到一篇文章，我觉得讲的很是通俗易懂，所以转发一下,原文地址点这里 什么是检索增强生成？ 检索增强生成（RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用…