前言 Embedding 模型能够将文本、图像、音频等非结构化数据转换为高维向量，并将其映射到统一的向量空间中。在这个空间里，语义相近的数据通常会拥有更接近的几何位置，从而使计算机能够通过数学计算衡量不同内容之间的相似性。 以文本为例，人类很容易理解“汽车”、“轿车”和“卡车”之间存在明显关联，但对
Published on 2025-12-27
在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，精确的检索算法是确保生成质量的关键。本文深入探讨了从经典的TF-IDF到现代BM25算法的演进，详细解析了BM25的数学原理、参数调优和实战应用，帮助开发者构建更高效的检索系统。
Published on 2025-11-05
LATE CHUNKING: CONTEXTUAL CHUNK EMBEDDINGS USING LONG-CONTEXT EMBEDDING MODELS Abstract Many use cases require retrieving smaller portions of text, an
Published on 2025-09-08
