嵌入模型
Cohere 推出 Embed 4:全新多模式搜索模型可处理 200 页文档
在代理型 AI 热潮持续升温之际,企业检索增强生成 (RAG) 依然扮演着至关重要的角色。 近日,紧抓市场对代理日益增长的兴趣,专注于企业级 AI 应用的 Cohere 发布了其最新嵌入模型 Embed 4。 该模型在 Embed 3 的多模态能力基础上进行了显著增强,尤其在处理非结构化数据方面表现突出,并拥有高达 128,000 个 token 的超长上下文窗口,理论上能够为约 200 页的文档生成嵌入。
4/16/2025 10:01:54 AM
AI在线
SpringAI用嵌入模型操作向量数据库!
嵌入模型(Embedding Model)和向量数据库(Vector Database/Vector Store)是一对亲密无间的合作伙伴,也是 AI 技术栈中紧密关联的两大核心组件,两者的协同作用构成了现代语义搜索、推荐系统和 RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)等应用的技术基础。 “PS:准确来说 Vector Database 和 Vector Store 不完全相同,前者主要用于“向量”数据的存储,而 Vector Store 是用于存储和检索向量数据的组件。 在 Spring AI 中,嵌入模型 API 和 Spring AI Model API 和嵌入模型的关系如下:系统整体交互流程如下:接下来我们使用以下技术:Spring AI阿里云文本嵌入模型 text-embedding-v3SimpleVectorStore(内存级别存储和检索向量数据组件)实现嵌入模型操作内存级别向量数据库的案例。
4/2/2025 12:00:00 AM
磊哥
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