https://blog.qife122.com/tags/%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%B5%8C%E5%85%A5/ Recent content in 文本嵌入 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Wed, 17 Sep 2025 17:54:35 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8Egemmaollamausearch%E5%92%8Cretsim%E7%9A%84%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E5%8C%96%E5%93%88%E5%88%A9%E6%B3%A2%E7%89%B9%E9%97%AE%E7%AD%94%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Wed, 17 Sep 2025 17:54:35 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8Egemmaollamausearch%E5%92%8Cretsim%E7%9A%84%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E5%8C%96%E5%93%88%E5%88%A9%E6%B3%A2%E7%89%B9%E9%97%AE%E7%AD%94%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ <h1 id="wingardium-trivia-osa-基于gemmaollamausearch和retsim的本地化排序帽机器人">Wingardium Trivia-osa! 基于Gemma、Ollama、USearch和RETSim的本地化排序帽机器人</h1> <p>在本篇文章中，我们将探索如何构建自己的设备端LLM驱动的AI代理，利用RAG（检索增强生成）技术正确回答关于《哈利波特》魔法世界角色的问题。为此，我们将结合使用Ollama作为本地推理引擎、Gemma作为本地LLM、我们新发布的RETSim超快速近重复文本嵌入以及USearch进行高效索引和检索。想要直接查看代码的读者可以在UniSim Github上获取笔记本。</p> https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%B5%8C%E5%85%A5%E7%9A%84imdb%E7%94%B5%E5%BD%B1%E8%AF%84%E5%88%86%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Wed, 17 Sep 2025 08:39:46 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%B5%8C%E5%85%A5%E7%9A%84imdb%E7%94%B5%E5%BD%B1%E8%AF%84%E5%88%86%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ <h1 id="预测imdb电影平均评分的文本嵌入方法">预测IMDb电影平均评分的文本嵌入方法</h1> <p>数月前，某社交平台数据科学板块出现一篇题为&quot;未获反馈即遭数据科学岗位拒绝&quot;的帖子。发帖人公开了其针对某家庭作业的Colab笔记本，要求是为公开的IMDb数据集构建预测电影平均评分的模型。</p> https://blog.qife122.com/p/%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%B5%8C%E5%85%A5%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%BB%BC%E8%BF%B0/ Fri, 12 Sep 2025 19:30:19 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%B5%8C%E5%85%A5%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%BB%BC%E8%BF%B0/ <h1 id="预训练语言模型在通用文本嵌入中的技术综述">预训练语言模型在通用文本嵌入中的技术综述</h1> <h2 id="摘要">摘要</h2> <p>文本嵌入因其在自然语言处理（NLP）任务中的有效性而受到广泛关注，这些任务包括检索、分类、聚类、双语文本挖掘和摘要。随着预训练语言模型（PLMs）的出现，通用文本嵌入（GPTE）因其能够生成丰富、可迁移的表示而获得显著关注。GPTE的通用架构通常利用PLMs来导出密集文本表示，然后通过在大规模成对数据集上进行对比学习来优化。</p> https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8Egemmaollamausearch%E5%92%8Cretsim%E7%9A%84%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E8%AE%BE%E5%A4%87%E9%97%AE%E7%AD%94%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Tue, 09 Sep 2025 21:31:27 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8Egemmaollamausearch%E5%92%8Cretsim%E7%9A%84%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E8%AE%BE%E5%A4%87%E9%97%AE%E7%AD%94%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ <h1 id="wingardium-trivia-osa-基于gemmaollamausearch和retsim的本地设备分类帽机器人">Wingardium Trivia-osa! 基于Gemma、Ollama、USearch和RETSim的本地设备分类帽机器人</h1> <p>在本篇文章中，我们将探索如何构建自己的本地设备LLM驱动的AI代理，该代理利用RAG（检索增强生成）技术来正确回答关于《哈利波特》魔法世界角色的问题。为实现这一目标，我们将结合使用Ollama作为本地推理引擎、Gemma作为本地LLM、我们新发布的RETSim超快速近重复文本嵌入以及USearch进行高效索引和检索。想要直接查看代码的读者可以在UniSim Github上获取相关笔记本。</p> https://blog.qife122.com/p/%E4%BD%BF%E7%94%A8parquet%E5%92%8Cpolars%E9%AB%98%E6%95%88%E5%A4%84%E7%90%86%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%B5%8C%E5%85%A5/ Tue, 09 Sep 2025 11:38:56 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E4%BD%BF%E7%94%A8parquet%E5%92%8Cpolars%E9%AB%98%E6%95%88%E5%A4%84%E7%90%86%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%B5%8C%E5%85%A5/ <h1 id="使用parquet和polars高效处理文本嵌入">使用Parquet和Polars高效处理文本嵌入</h1> <p>文本嵌入，特别是由大型语言模型生成的现代嵌入，是生成式AI热潮中最实用的应用之一。嵌入是一组代表对象的数字列表：对于文本嵌入，它们可以代表单词、句子、完整段落和文档，并具有惊人的区分度。</p> https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8Egemmaollamausearch%E5%92%8Cretsim%E7%9A%84%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E5%8C%96%E5%93%88%E5%88%A9%E6%B3%A2%E7%89%B9%E9%97%AE%E7%AD%94%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Fri, 05 Sep 2025 14:34:45 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%9F%BA%E4%BA%8Egemmaollamausearch%E5%92%8Cretsim%E7%9A%84%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E5%8C%96%E5%93%88%E5%88%A9%E6%B3%A2%E7%89%B9%E9%97%AE%E7%AD%94%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ <h1 id="wingardium-trivia-osa-基于gemmaollamausearch和retsim的本地化排序帽机器人">Wingardium Trivia-osa! 基于Gemma、Ollama、USearch和RETSim的本地化排序帽机器人</h1> <p>在这篇文章中，我们将探索如何构建自己的设备端LLM驱动的AI代理，利用RAG（检索增强生成）技术正确回答关于哈利波特魔法世界角色的问题。为此，我们将结合使用Ollama作为本地推理引擎、Gemma作为本地LLM、我们新发布的RETSim超快速近重复文本嵌入以及USearch进行高效索引和检索。想要直接查看代码的读者可以在UniSim Github上获取笔记本。</p>