海上生林
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人工智能 22 论文综述 1 设计模式 11 大模型基础 5 评测与算力 2 工具 11 计算机网络 7 数据库 4 java 4 计算机组成原理 5 开发环境 2 深度学习 3 认知升级 3 RAG 与知识 4 训练与对齐 4 Hexo 6 SSM 9 计算机视觉 5 算法 2 操作系统 2 开发工具 2 数学公式 1 札记 1 Python 5 PyTorch 1 SpringBoot 2 部署与推理 1
文本怎么变成向量 文本怎么变成向量
把一段文本映射成固定长度的向量，让"语义相近"变成"距离相近"——这句话说起来只有一步，背后是训练目标对空间几何的整体塑形：嵌入空间的性质不是天然存在的，是被损失函数逐个塑造出来的
2026-10-27 人工智能 RAG 与知识
Embedding 文本表示 对比学习 语义检索
知识图谱：三元组、构建流水线与大模型时代 知识图谱：三元组、构建流水线与大模型时代
知识图谱回答的是"谁和谁有什么关系"——把世界拆成实体和关系，存成图，再让机器查询和推理。难点从来不在存图，而在把混乱的自然语言变成干净的三元组：实体抽取、关系抽取、实体消歧，每一步都在跟歧义作战
2026-10-27 人工智能 RAG 与知识
知识图谱 实体识别 实体链接 图数据库
向量存储 向量存储
向量存储不只是"存向量"——它要在一个不能同时满足召回、延迟、内存的三角里做取舍，还要把标量过滤、增删改、权限和一致性一并解决。索引结构决定了前一半，工程能力决定了后一半
2026-10-20 人工智能 RAG 与知识
向量检索 向量数据库 近似最近邻 索引结构
RAG从文档切分到答案引用 RAG从文档切分到答案引用
检索增强生成要解决的不是"让模型知道更多"，而是在一个固定的上下文预算里，从百万级片段中挑出真正该进窗口的那几个——这是一个排序问题，也是一个误差会逐级累积的工程链路
2026-10-20 人工智能 RAG 与知识
RAG 向量检索 混合检索