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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