Embedding 模型与语义搜索实战
语义搜索的原理很简单：把文档与查询都转成向量，算距离找最相关的。它不匹配关键词，而匹配意思，因此能理解“同义不同词”的查询。 语义搜索的体验提升是质变的：搜“怎么让电脑快点”能找到...
9小时前
向量数据库：AI 时代的新基础设施
传统数据库存的是数字与文字，向量数据库存的是语义向量，支持“找最相似的”这种新查询。它是 RAG、推荐系统、图像检索的共同底座，被称为 AI 时代的基础设施。 向量数据库的兴起说明：当数据...
9小时前
联网搜索：给 AI 装上实时信息
大模型的知识止于训练截止日。联网搜索让它在回答前先检索最新信息，把“过时”这个致命缺陷补上了。搜索增强已成为 AI 助手的标配能力。 联网搜索让 AI 从“回顾过去”变成“面向当下”。这也...
9小时前
RAG：给 AI 装上“外挂知识库”
RAG（检索增强生成）的思路是：先从知识库检索相关文档，再把文档连同问题一起发给模型，让模型基于检索结果作答。它解决了模型知识过时、无法访问私有数据的问题。 RAG 的优雅之处在于把“记忆...
9小时前
