在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现：LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。
利用概念激活向量破解大模型的安全对齐，揭示LLM重要安全风险漏洞。
之前我们聊过 RAG 里文档分块 (Chunking) 的挑战，也介绍了 迟分 (Late Chunking) 的概念，它可以在向量化的时候减少上下文信息的丢失。今天，我们来聊聊另一个难题：如何找到最佳的分块断点。
技术拐点之后，数十元的数字人比以前一百多万的效果更强。
为应对公司在大规模文本、图像等非结构化数据处理上的业务增长需求，笔者着手调研当前流行的开源向量数据库。主要针对查询速度、并发度和召回率这几大核心维度进行深入分析，以确保选定的数据库方案能够在实际业务场景中高效应对大规模数据检索和高并发需求。通过全面对比不同数据库的表现，得出可靠的调研结论。
近日，Hugging Face更新了月度榜单，智源研究院的BGE模型登顶榜首，这是中国国产AI模型首次成为Hugging Face月榜冠军。BGE在短短一年时间内，总下载量已超数亿次，是目前下载量最多的国产AI系列模型。
Consensus 是一个 AI 驱动的学术搜索引擎，专注于从经过同行评审的科学文献中提炼和总结洞见。利用 LLM 和向量搜索的方式提取 2 亿篇文献中的核心共识，提供更精准的搜索结果。
提示工程师Riley Goodside小哥，依然在用「Strawberry里有几个r」折磨大模型们，GPT-4o在无限次PUA后，已经被原地逼疯！相比之下，Claude坚决拒绝PUA，是个大聪明。而谷歌最近的论文也揭示了本质原因：LLM没有足够空间，来存储计数向量。
在 RAG 系统开发中，良好的 Reranker 模型处于必不可少的环节，也总是被拿来放到各类评测当中，这是因为以向量搜索为代表的查询，会面临命中率低的问题，因此需要高级的 Reranker 模型来补救，这样就构成了以向量搜索为粗筛，以 Reranker 模型作精排的两阶段排序架构。
在本篇文章中，笔者将讨论以下几个问题： • 向量模型在 RAG 系统中的作用 有哪些性能不错的向量模型（从 RAG 角度） 不同向量模型的评测基准 MTEB 业务中选择向量模型有哪些考量 如何 Finetune 向量模型
