但随着业务深入,一些局限性也日渐显露,比如:LLM意图识别准确性较低,交互链路长导致时间开销大;Embedding不适合多词条聚合匹配等。本文结合实际案例,分析上述问题存在的根源,并提出基于传统 NLP 技术的解决思路。 背景 笔者在基于大语言模型构建知识问答系统一文中描述了,以 LLM 为基础的知识问答系统构建方法,核心在于: ...
前言本文简单介绍一下多模态Embedding模型ImageBind,以及其与对应LLM结合后用于多模态理解的VLLM模型(包括VideoLLaMA、PandaGPT和Video-LLaVA)。 ImageBind论文名:IMAGEBIND: One Embedding Space To Bind The…
OpenAI 的 embedding 模型如text-embedding-ada-002,通过将五个独立的模型(文本相似性、文本搜索-查询、文本搜索-文档、代码搜索-文本和代码搜索-代码)合并为一个新的模型,在长文本搜索、文本相似性和代码搜索等任务上表现出色,它支持8191tokens 的输入长度。不过,OpenAI Embedding 并不是免费的,而是根据 token 数量...
Post Processing(query后处理):当应用进行query查询的时候,我们使用相同的向量模型(embedding model)创建query的向量化表示,然后使用某种相似度搜索算法,在向量数据库中寻找top k个和该query的向量化表示相似的向量(vector embedding),并通过关联键得到与之对应的原始内容,这些原始内容就是向量数据库的搜索结果(query result...
Embedding在AI中的重要性在于,它可以帮助我们解决LLM的tokens长度限制问题。通过使用Embedding,我们可以在与LLM交互时,仅在上下文窗口中包含相关的文本内容,从而不会超过tokens的长度限制。 如何将Embedding与LLM结合? 我们可以利用Embedding,在和LLM交互时,仅包含相关的文本内容。具体操作方法是,首先将文本内容分块并转换为...
LLM也能做 embedding:从BERT到大语言模型的演变,身为一名AI从业者,你一定深有感触:随着项目规模的增长,处理海量文本数据时总会遇到各种令人头疼的问题。比如用BERT生成的句子向量在计算相似度时,经常出现一些让人啼笑皆非的结果。明明是在描述同一个概念的两个句子,
受限于其深度学习模型本身的token最大长度,市面上当前可用的LLM产品接口几乎都无法直接处理长文档(例如,中长篇小说)。本文介绍了工程上使用Embeding技术,引入外部存储,解决这一问题的一般思路,希望可以带来一些启发。 【内容首发于公众号:Hobbes View】 一、什么是Embedding?
【LLM】最简单理解嵌入(Embedding)概念及其应用 toc 嵌入是我们遇到的许多技术中看不见但很重要的一部分。从互联网搜索引擎,到推荐系统和广告个性化,再到图像、视频以及语音和声音识别技术的高级分析,嵌入无处不在。在本文中,我们将解释嵌入是如何工作的,以及它们如何促进和丰富我们的日常技术体验。正如我上面提到的,...
在大模型开发中,检索增强生成(RAG)工作流是一种将外部知识检索与语言模型生成相结合的有效方法。它能有效避免大模型产生幻觉问题,提高回答的准确性和可靠性。而 Embedding 模型在 RAG 工作流中起着关键作用,它负责将文本、结构化数据等转换为向量表示,以便进行高效的相似度检索。