文本向量化:RAG 的基础
📍 你在这里 AI 应用 · 第 2 篇 / 共 8 篇 ← 上一篇 检索增强生成 RAG · 下一篇 → Function Calling 与 MCP 向量化的意义及方法 向量化是为了计算问题的关联性,就好比相似度计算,比如在动物模型识别中猫和狗(哺乳动物、四条腿、外形相似等)计算出来他们相似度就
围绕 笔记 的技术文章与经验分享。
共 14 篇文章📍 你在这里 AI 应用 · 第 2 篇 / 共 8 篇 ← 上一篇 检索增强生成 RAG · 下一篇 → Function Calling 与 MCP 向量化的意义及方法 向量化是为了计算问题的关联性,就好比相似度计算,比如在动物模型识别中猫和狗(哺乳动物、四条腿、外形相似等)计算出来他们相似度就
📍 你在这里 训练进阶 · 第 5 篇 / 共 9 篇 ← 上一篇 大模型微调步骤及示例 · 下一篇 → Qwen3 微调手册:基于 Unsloth 的实战流程 魔搭免费GPU:https://modelscope.cn/my/mynotebook/preset 学习视频:B站链接**
📍 你在这里 训练进阶 · 第 4 篇 / 共 9 篇 ← 上一篇 LLM 微调数据集格式:Alpaca 与 ShareGPT · 下一篇 → LLaMA Factory 微调框架 以下是Qwen3等大语言模型微调的详细总结,结合官方文档和实际案例,涵盖步骤、工具和设备要求: 一、微调步骤 (一)全
📍 你在这里 训练进阶 · 第 2 篇 / 共 9 篇 ← 上一篇 PyTorch 基础环境安装 · 下一篇 → LLM 微调数据集格式:Alpaca 与 ShareGPT 基础知识 参考:https://kq4b3vgg5b.feishu.cn/wiki/LxI9wmuFmiaLCkkoiCIcK